> 6장:
합성곱 신경망은 다차원 데이터를 출력하기 위해 만들어질 수 있다. 따라서 이 모델은 이미지를 예측하기 위해 훈련될 수 있다. 6장에서 인코더-디코더와 더 구체적인 오토인코더를 소개하고 훼손된 이미지를 복원하거나 픽셀 단위로 분류(즉, 의미론적 분할)하기 위해 이 모델을 적용하는 방법을 보여준다. 단순한 숫자 이미지부터 자율주행 자동차 애플리케이션에서 수집된 사진까지, 다음 노트북은 CNN이 데이터를 편집하고 분할하는 방법을 설명한다.
(팁: 노트북을 시각화할 때 nbviewer를 사용하는 것이 좋다: nbviewer.jupyter.org에서 계속하려면 여기를 클릭하라.)
- 6.1 - 오토인코더 알아보기
- 간단한 오토인코더(auto-encoder, AE)를 만들고 잠재 공간(데이터 임베딩)을 살펴본다.
- 6.2 - 오토인코더로 노이즈 제거하기
- 앞에서 본 오토인코더를 훈련시켜 훼손된 이미지의 노이즈를 제거한다.
- 6.3 - 심층 오토인코더로 이미지 품질 개선하기(초해상도)
- 간단한 합성곱 오토인코더를 구현하고 이어 더 복잡한 U-Net을 구현한 다음 이 모델을 해상도가 낮은 미지의 해상도를 높이는 데 적용한다.
- 6.4 - 자율주행 자동차 애플리케이션을 위한 데이터 준비하기
- 자율 주행을 위한 인식 시스템 훈련에 사용되는 유명한 데이터셋인 Cityscapes를 찾고 준비한다.
- 6.5 - 의미론적 분할을 위한 FCN-8s 모델을 만들고 훈련시키기
- VGG를 의미론적 분할에 효율적인 모델인 FCN-8s로 확장하고 자율주행을 위한 시각 데이터 인식에 적용한다. 손실 측정/비교 전략도 보여준다.
- 6.6 - 객체와 인스턴스 분할을 위한 U-Net 모델을 만들고 훈련시키기
- 앞에서 구현한 U-Net 아키텍처를 자율주행을 위한 시각 데이터 인식에 적용하고 다이스 손실을 적용하고 인스턴스 분할을 위해 최신 알고리즘을 재사용한다.
- cityscapes_utils.py: Cityscapes 데이터셋을 위한 유틸리티 함수 (코드: 노트북 6.4).
- fcn.py: FCN-8s 아키텍처를 함수형으로 구현 architecture (코드: 노트북 6.5).
- keras_custom_callbacks.py: 모델 훈련 과정을 모니터링하기 위한 맞춤형 케라스 콜백 함수 (코드: 노트북 4.1, 노트북 6.2).
- mnist_utils.py:
tensorflow-datasets을 사용한, MNIST 데이터셋을 위한 유틸리티 함수. (코드: 노트북 6.1). - plot_utils.py: 결과를 표시하는 유틸리티 함수 (코드: 노트북 6.2).
- tf_losses_and_metrics.py: CNN을 훈련시키고 평가하기 위한 맞춤형 손실 및 지표 (코드: 노트북 6.5과 노트북 6.6).
- tf_math.py: 다른 스크립트에서 재사용되는 맞춤형 수학 함수 (코드: 노트북 6.5 and 6.6).
- unet.py: U-Net 아키텍처의 함수형 구현 (코드: 노트북 6.3).