완성 내용

데이터 세트 준비

고양이와 개 이미지가 12,500장인 데이터 샘플 데이터

Kaggle Cats and Dogs Dataset을 사용합니다.

먼저 다운로드합니다.

Kaggle Cats and Dogs Dataset

#Python

#CoreML 모델

다운로드하면 PetImages 폴더 안에 'Cat'과 'Dog'가 있으므로 이것을 사용합니다.

htps // t. 코 / vf4 pH 0 에오쿠

Jupyter Notebook 시작

Jupiter Notebook 시작하기

전제로 Anaconda에서 가상 환경을 Open Terminal을 선택하고 터미널을 시작합니다

jupyter notebook

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웹 브라우저에서 Jupiter Notebook 시작

January 5, 2020

htps //w w. 미 c 로소 ft. 이 m / 엔 - s / 드 w 응 아 d /에서 원하는 ls. 아 spx? 예d=54765

노트북 만들기

모델을 저장할 폴더로 이동합니다.

여기에서는, 「catdogmodel」폴더를 작성했으므로, 거기까지 이동.

New를 선택하고 Python3을 선택.

노트북 이름이 기본 이름이므로 이름 바꾸기

http://localhost:8888/tree

여기에서는 이름을 'catdog'로 지정했습니다.

개와 고양이의 이미지 분류 모델 만들기

1. 데이터세트 읽기 구현

2. 모델 학습하기

모델의 학습은 100%가 될 때까지 계속된다. (처리 시간이 약간 걸립니다)

3. 모델 평가

모델의 평가는 100%가 될 때까지 계속된다. (처리 시간이 약간 걸립니다)

4.Turi Create 모델 저장 및 Core ML 형식의 모델 저장

Turi Create 모델 'ImageClassification.model'

Core ML 형식 「ImageCatDog.mlmodel」이 출력되었다.

완료! !

※Jupyter Notebook 종료

Jupiter Notebook의 종료는 터미널에서 'Ctrl'+'C'하고

Shutdown 대화상자에서 "y"선택

시도한 것

iPhone에서 카메라 롤에서 개와 고양이의 이미지를 분류하여 추측해 보았다.

작성한 개와 고양이의 이미지 분류 모델

Xcode로 'ImageCatDog.mlmodel'을 가져와 강아지와 고양이의 이미지 분류

고양이 100%

고양이 100%

개 100%

개 99%

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