조대협의 블로그

CloudML을 이용하여 예측하기조대협 (http://bcho.tistory.com) 지난글 (http://bcho.tistory.com/1189) 에서 학습된 모델을 *.pb 파일 포맷으로 Export 하였다. 그러면 이 Export 된 모델을 이용하여 예측 (prediction)을 하는 방법에 대해서 알아보겠다. 앞글에서도 언급했듯이, 예측은 Google CloudML을 이용한다.전체 코드를 https://github.com/bwcho75/facerecognition/blob/master/CloudML%20Version/face_recog_model/%2528wwoo%2529%2BML%2BEngine%2Bprediction.ipynb 를 참고하기 바란다. Export된 모델을 CloudML에 배포하기..

얼굴 인식 모델을 만들어보자 #5 학습된 모델을 Export 하기 조대협 (http://bcho.tistory.com) 앞의 글에서 CloudML을 이용하여 학습하는 부분까지 끝냈다. 그렇다면 학습된 모델을 이용하여 실제로 예측은 어떻게 할것인가? 여기에는 두가지 선택지가 있다. 첫번째는, 체크포인트로 저장된 파일을 이용하는 방식인데, 체크포인트에는 저장된 데이타는 텐서플로우 모델 그래프는 없고, 모델에서 사용된 변수 (Weight,bias etc) 만 저장하기 때문에, 이 데이타를 로딩하려면 텐서플로우 코드로 그래프를 그려준 다음에, 로딩을 해야한다. (상세 설명 http://bcho.tistory.com/1179 ) 두번째는, 체크포인트처럼 변수만 저장하는 것이 아니라, 그래프를 함께 저장하는 방식으..

연예인 얼굴 인식 서비스를 만들어보자 #1 - 데이타 준비하기 CNN 에 대한 이론 공부와 텐서 플로우에 대한 기본 이해를 끝내서 실제로 모델을 만들어보기로 하였다.CNN을 이용한 이미지 인식중 대중적인 주제로 얼굴 인식 (Face recognition)을 주제로 잡아서, 이 모델을 만들기로 하고 아직 실력이 미흡하여 호주팀에서 일하고 있는 동료인 Win woo 라는 동료에게 모델과 튜토리얼 개발을 부탁하였다. 이제 부터 연재하는 연예인 얼굴 인식 서비스는 Win woo 가 만든 코드를 기반으로 하여 설명한다. (코드 원본 주소 : https://github.com/wwoo/tf_face ) 얼굴 데이타를 구할 수 있는곳먼저 얼굴 인식 모델을 만들려면, 학습을 시킬 충분한 데이타가 있어야 한다. 사람 얼..

얼굴 인식 모델을 CNN 네트워크를 이용하여 학습을 시키고 있는데, 지금까지 최대 정확도가 60% 정도밖에 나오지 않는다.오히려 dropout을 0.5 비율로 적용했더니, 정확도가 30% 정도로 떨어져 버렸다. 원인을 찾던중에 네트워크보다는 학습 데이타에 문제가 있을 것으로 추정된다.학습 데이타의 양이 그리 많지 않은데 (4 클래스, 사람당 120장), 데이타가 깔끔하지 않다.아래와 같은 데이타가 문제가 되는데회전각이 너무 큰경우선글라스를 쓴 경우화장이나 염색사진이 그레이 스케일 처리가 되어 있거나 특정 색상이 들어간경우 그래서 데이타 클랜징 모듈에서 구글 클라우드 비젼 API를 이용하여 회전각이 20도 가 넘은 경우 제외하고, 라벨 인식을 이용하여 선글라스가 있을 경우도 데이타에서 제외했다. 다음은 학..

연예인 얼굴 인식 서비스를 만들어보자 #2 CSV 목록에 있는 이미지 데이타를 읽어보자 조대협 (http://bcho.tistory.com) 앞의 글(http://bcho.tistory.com/1166) 에서는 얼굴 인식 데이타를 확보하고, 전처리를 통해서 96x96 사이즈로 만드는 것을 살펴보았다.그러면, 이 전처리가 끝난 데이타를 텐서플로우에서 학습용으로 쓰기 위해서 데이타를 읽어 들이는 것을 살펴보겠다. 파일에서 학습데이타를 읽는 방법과 큐에 대한 설명은 아래 두 글을 참고하기 바란다.http://bcho.tistory.com/1165http://bcho.tistory.com/1163파일 포맷파일 포맷은 다음과 같다/Users/terrycho/traning_datav2/training/007BIL_..