이미지 분류 모델을 웹앱에 붙인 프로젝트
약 93초
사전학습 모델 활용 + 서비스 연결 경험 설명
졸업 프로젝트로 식물 잎 이미지를 분류해서 병충해 여부를 알려주는 웹앱을 만들었습니다. 모델 학습보다는 기존 모델을 가져다가 실제 서비스에 연결하는 경험에 집중하였습니다.
사전학습된 ResNet 모델을 파인튜닝해서 5종 병충해를 분류하도록 추가 학습을 하였습니다. 데이터는 공개 데이터셋 3,200장을 사용하였습니다. 분류 정확도가 첫 시도에서 62%였다가 데이터 증강을 적용하고 나서 81%로 올랐습니다. 실패는 처음에 검증 데이터와 학습 데이터 분리를 제대로 하지 않아서 과적합인지 아닌지 판단을 못 한 것이었는데, 분리 후 실제로 과적합이 있었다는 것을 확인하고 드롭아웃을 추가하였습니다.
기존 모델을 재사용하는 것도 데이터 준비와 평가 설계를 잘 해야 의미 있는 결과를 만든다는 것을 그 프로젝트에서 배웠습니다.
이 결의 특징
사전학습 모델을 파인튜닝하며 검증 데이터 분리 실수를 바로잡은 흐름이 자주 보입니다.
이 결이 통하는 자리
과적합 문제 해결 경험이 담긴 답이 실무 감각을 보여주는 자리를 자주 봅니다.