Image Classification - 첫번째 시도

첫번째 시도는 일단 따라해보기였다.

18개의 클래스를 가진 모델을 하나 만들어내는것이였다.

resnet18,50 모델을 사용하여 훈련시켜보고, 결과를 뽑아냈다.

한번 해보니까 모델 훈련시키는게 꽤 어렵구나… 생각을 했었고, 적중률이 높은 다른 분들을 보며 신기하기도 했다.

예제 코드를 그대로 받아 사용했고 EDA과정을 크게 안거쳤는데 학습을 시키면서 여러 문제점이 보였다.

1. 인물 외에 노이즈가 너무 많다.
2. 18개의 모델을 한번에 예측하는것이 맞는가?

첫 번쨰 문제점은 이미지를 크롭하고 따로 저장하는 식으로 해결을 했다.
하지만 해결이 된 것인지는 모르겠다. 사실 차이를 별로 못 느끼고있다.

두 번째 문제점은 계속 고민중이다.
일단 나이, 마스크 착용 유무, 성별 모델을 각각 나누어 결국 3개의 모델을 지나가게 설계를 해볼 예정이다.