주제 : 김(Seaweed) 이미지 기반 이물질 검출 및 품질 분류 [ 전체 프로젝트 목표 ]김의 이미지를 학습시켜,(1) 김이 결함이 있는지 없는지 이진분류하는 모델을 제작(2) 결함 있는 이미지로 분류된 이미지에서 결함 위치의 바운딩 박스를 정확히 예측, 클래스 분류하는 모델 제작 [ 현재 진행 상황 ]- 데이터 인사이트 추출: 데이터 결함 전체 클래스 수 시각화 : 데이터 결함 크기 시각화: 데이터 결함 위치 시각화>> 가장자리보다 중앙쪽에 위치함 - RetinaNet : One-Stage 모델의 약점을 해결하기 위해 Focal Loss라는 새로운 손실 함수를 도입하여 정확도를 크게 향상 One-Stage란?One-Stage 모델Two-Stage 모델이미지의 모든 위치에서 객체의 위치와 종류를 한..
