한림대학교 건물 사진 분류

프로젝트 소개

• 한림대학교 5개 건물 (공학관, 일송아트홀, 산학협력관, 본부별관, CLC) 사진을 촬영/수집하고 해당 건물 사진을 분류하는 딥러닝 모델 개발

데이터셋 수집 & 전처리 소개

• 각 건물 사진 약 100장 정도를 갤럭시, 아이폰으로 수집함.
• 아이폰에서 찍은 사진의 경우, 이미지 확장자가 .HEIC이므로 별도로 확장자를 JPG로 바꾸는 작업이 필요.(https://seonybob3210.tistory.com/12)
• 이미지 이름은 "C+건물클래스+인덱스+.jpg"로 설정.
• train dataset 320, valid dataset 80, test dataset 100으로 구성

딥러닝 모델 구성

• pre-trained vgg16 모델 + fully connected 2 layer로 구성
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학습

• Model : vgg16
• epoch : 10
• optimizer : Adam
• learning rate : 1e-5
• env : colab

테스트 성능

• loss : 0.968388
• acc : 0.73
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