Python Project 02. 데이터 전처리 및 프로그래밍 준비

1. 데이터 전처리

 

- 수집한 이미지들을 불러오고 이미지 크기를 확인한 결과, 이미지들의 크기가 다름.

⇒ 모델 훈련을 위해 이미지 크기를 맞추는 것이 필요.

⇒ 모든 이미지를 "256×256×3" 형식으로 맞춤. ('알씨' 프로그램을 이용하여 일률적으로 수정)

 

- 이미지 파일의 라벨링을 변경

⇒ 과수화상병 중 '사과탄저병' 만을 사용 & 질병의 유무만을 확인할 예정

⇒ 병이 없는 정상 이미지의 경우 'apple_0_(num).jpg' / 탄저병이 있는 이미지의 경우 'apple_1_(num).jpg' 로 rename.

 

○ 데이터 전처리 과정이 끝난 이미지 파일들

- https://github.com/zaegeon/Project/tree/main/apple

GitHub - zaegeon/Project

 

○ 같은 형식으로 데이터 전처리 과정이 끝난 Validation 이미지 파일들

: Validation의 경우 'apple_val_0_(num).jpg' (정상) / 'apple_val_1_(num).jpg'  (탄저병) 으로 rename.

 

- https://github.com/zaegeon/Project/tree/main/apple_val

GitHub - zaegeon/Project

 

2. 프로그래밍 준비

 

◎ 작업 환경

 

 

- Pycharm은 Python ver 3.9.10 / Google Colab은 Python 3.7.13을 사용.

 

○ 공용 컴퓨터 하드웨어 성능

 

○ 개인 컴퓨터(노트북) 하드웨어 성능