학습한 내용
1. 프로젝트 소개
• 크롤링을 통한 데이터 수집 (열대 과일 이미지 수집: 망고, 용과, 리치, 두리안) - 총 4가지 열대 과일 이미지 수집 최소 100장 이상
• 전처리
- 수집한 이미지에서 불필요한 이미지(애니메이션, 일러스트, 과일 이미지가 아닌 것) 제거
- 이미지 크기를 255 x 255 사이즈로 변경 (단 이미지 비율 그대로 가지면서 리사이즈)
- 이미지 저장 시 .png 로 저장
- 이미지 처리된 이미지는 각 (mango, Dragon_fruit, lychee, durian 폴더에 저장)
• 후처리
- MyCustomDataset(Dataset) 클래스를 만들어 이미지와 라벨을 가져오는 부분까지 코드 작성
- 작성 되어야하는 부분
- CustomData 2. DataLoader, Dataset 3. torchvision transforms
2. 코드 설명
1) crawling.py
- 구글 드라이버를 연결해 데이터 검색 후 스크롤하여 이미지 확보함
- 이미지 저장 src 요소를 리스트업 하여 이미지의 url을 저장함
- 각 해당하는 폴더에 다운로드한 이미지 저장 후 직접 정제작업
2) image_padding.py
- 각 이미지에서 height와 width를 받아옴
- height = width: 사진 그대로 사용
- width > height: width 크기의 background 사진을 만들고 원래의 이미지를 그 위에 붙임
- width < height: height 크기의 background 사진을 만들고, 원래의 이미지를 그 위에 붙임
- resize를 통해 이미지를 (255, 255) 크기로 바꾸고 .png로 각각의 폴더에 저장
3) myCustomData.py
- MyCustomDataset 클래스를 만들고, 각각의 폴더명으로 라벨링
-> mango:0, dragon_fruit:1, lychee:2, durian:3 - Dataloader를 통해 이미지와 라벨을 가져옴
학습한 내용 중 어려웠던 점 또는 해결못한 것들
이번 주 동안 했던 코드들을 이용해서 하는 프로젝트라 중간중간 코드 에러가 나는 것을 제외하고는 큰 어려움은 없었다.
해결방법 작성
코드 에러가 났을 때 구글에 검색을 해보며 해결하였다.
학습 소감
코드들이 있어서 못 할 정도는 아니었지만 예상치 못한 에러가 뜨거나 초반에는 시작을 못해서 조금 막막했다. 공부 열심히 해야지. . . . ...
