4주차] Multi classification을 위한 CNN Model 구축

**목표**

진행 중인 프로젝트에 적용할 간단한 CNN Model을 구축할 것이다.

CNN Model은 성인 사진 / 노출 사진 / 그 외의 사진을 multi classification 하며,
128x128의 input을 train하고 test 할 것이다.

현재 여러 문제점이 존재하는데, 이를 해결하고 말 것이다!! 아자아자!!

 

1. 전처리 문제점

왜인지는 모르지만, 현재 읽어오지 못하는 이미지들이 있기 때문에 예외처리해 줄 예정이다.

 

2. 전처리 문제점 해결

여기를 참고하여 예외처리를 해주었다.

근데 아무래도 이런식으로 하니까 데이터 손실이 컸다...

이미지 데이터가 1000개씩 있었는데 많이 유실되었다...역시 애초에 데이터를 많이 모았어야 됐나하고 생각이 들었다!

 

3. 전처리 데이터 저장

전처리한 데이터들을 npy파일로 따로 저장해두었다.

아무래도 이미지 데이터는 크기가 크고, 나중에 처리하기 위해서 또 옮기려면 골치아프기 때문에
미리 npy파일을 이용하여 정리해두었다.

그래서 나중엔 아래처럼 다시 load 해서 사용할 수 있다!

역시 다시 load해보니, 데이터가 손실되어 저장되어있었다는 것을 확실하게 알 수 있었다...
3000개여야하는데 2673이라니...ㅜㅜㅠ말도 안돼

아, 이건 당연히 이미지를 저장할 때 발생한 유실이다! 위에 예외처리해서 생긴 거!!

 

4. 회고

이미지가 불러오지 않아 변수에 값이 담기지 않는 오류는 단순히 exception처리를 통해 예외처리하였다. 현재 Layer를 직접 쌓고 커스텀하여 model을 구축하였으나, 학습 결과를 보고 pretrained model을 사용할 예정이다. efficient B4를 사용할 예정이긴 한데 일단 부가적으로 오류 난 부분을 수정해야겠다...생각치도 못한 오류가 많아 고생을 많이 했다. 주석처리를 꼼꼼히 하여 git에 업로드해야겠다!!!