CNN으로 깃발 인식 - (1) 주제 선정 및 환경 세팅

우리는 밑바닥으로부터 시작하는 딥러닝이라는 책을 읽고 이제 막 CNN으로 숫자(MNIST)를 인식할 수 있는 수준이 되었다.

하지만 단순히 숫자만 인식할 수 있는 것은 너무 재미가 없으니까 더 복잡한 물체를 선정해 그것을 인식하는 신경망을 짜기로 마음을 먹었다.

 

우리의 인식하기로 한 기준은 다음과 같았다.

(1) 숫자보다 복잡한 (컬러사진)

(2) 이미 신경망이 만들어진 물체가 아닌 독특한

(3) Dataset을 구하기 쉽고, Feature이 확실해 Training 시간이 오래 걸리지 않는

(4) 적은 수의 Class

 

그래서 생각하게 된 것이 깃발이다. 깃발 인식을 할 수 있을까? 도전해보고 싶었다.

 

주제를 깃발 인식으로 선정하고 나서, 환경 세팅을 해주어야 했다.

 

첫 팀프로젝트를 하다보니, 우리만에 Github repository를 만들게 되었다. 처음에는 Github을 왜 쓰는지 몰랐는데, 쓰다보니 꼭 필요함을 느낀다. 아직 Github에서 협업하는 것이 익숙하지 않다면 밑에 글을 보거나 생활 코딩에서 Github 관련 강의를 보는 것을 추천한다.

 

https://gmlwjd9405.github.io/2018/05/12/how-to-collaborate-on-GitHub-3.html

[GitHub] GitHub로 협업하는 방법[3] - Gitflow Workflow - Heee's Development Blog

https://gmlwjd9405.github.io/2018/05/11/types-of-git-branch.html

[GitHub] Git 브랜치의 종류 및 사용법 (5가지) - Heee's Development Blog

GitHub 관리 예시

 

개발 환경은 전에 스터디하면서 Anaconda를 깔고 Jupyter lab, Tensorflow를 세팅해놓아서 여기서 하기로 했다. (이 때 각자 버전 체크를 했어야 했는데... 버전 관리의 중요성을 몰랐을 때라 나와 팀원들 사이의 버전이 달라서 문제가 생길 거라고는 상상도 못했다.)