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https://dacon.io/competitions/official/236082/overview/description 도배 하자 유형 분류 AI 경진대회 - DACON 분석시각화 대회 코드 공유 게시물은 내용 확인 후 좋아요(투표) 가능합니다. dacon.io AIVLE 세번째 공모전 참여 최대 인원이 5명으로, 기존 4인과 한 분을 더 모집하여 이미지 분류 문제에 참가함 목표 이미지 데이터를 기반으로 도배의 하자 유형을 정확하게 분류해 낼 수 있는 AI 모델을 개발하자 지도 학습 + 컴퓨터비전 Classification : 가장 쉽게 접근할 수 있는 문제 정의로 이미지 전체를 보고 분류함 Segmentation : Object Detection 문제로 벽지의 하자는 이미지 전체를 보는 것이 아니라, ..

3차 미니프로젝트 1번째 주제 차량 공유업체의 차량 파손 여부를 분류하자 sub : ResNet18, VGG-16, Image Classification Task 1. DataSets 주어진 데이터는 실제 차량 파손 이미지를 구하기 어려움으로, DALL-E 라는 이미지 생성 모델을 통해 학습 데이터를 생성한다. (정상 이미지 302개, 비정상 이미지 303개) train, validation, test 데이터 셋 추출 splitfolders 모듈을 사용 train:validation:test = 0.6:0.2:0.2의 비율로 나눔 각각 Car_Images_train, Car_Images_val, Car_Images_test라는 새로운 폴더에 저장하였음. 각 폴더 안에는 abnormal / normal 폴..