Classification Models for Korean Dog Breeds

• 한국 애견 협회

• Stanford Dogs Dataset
• Dog Breed Identification

Making a dataset based on the dog breed standard of the Korean Dog Association

• 데이터셋이 이미지와 라벨 text문서가 따로 있기 때문에, 품종별 폴더에 이미지 라벨별로 나누는 작업 진행

• Dog Breed Identification, Stanford Dogs Dataset 같은 품종끼리 합치기
• 한국 애견 협회 품종 기준으로 위의 데이터 셋에 없는 품종은 크롤링하여 데이터 수집

• 이미지 중 오류가 있는 이미지가 있는지 확인
• 사용할 수 없는 이미지 처리

• 이미지 중 사람과 같이 찍거나, 두마리가 있거나, 강아지가 너무 작은 사진 등 학습에 적합하지 않은 이미지가 많음.
• YOLO3 모델을 이용하여 dog로 deteching 한 box만 잘른 결과 모두 34,767장 이미지 모음
• reference: : darknet 참고

• weight download: pretrained weight
• SSD512 모델을 이용하여 dog로 deteching 한 box만 잘른 결과 모두 39,282장 이미지 모음
• reference: SSD-Object-Detection

• 위의 5,6의 데이터셋 중 강아지를 잘 찾아서 적절하게 자른 이미지 선택
• deteching 못한 이미지는 수작업으로 잘라 모두 35,176장의 이미지 데이터셋 완성
• SSD512모델이 YOLO3보다 느리지만, 성능이 좋다고 알려져있는데, 이 데이터셋에서는 YOLO3가 더 좋은 것 같음.

• 전체 데이터를 train(0.8), test set(0.2)으로 나눔( train set: 28,070장, test set: 7,106장)
• 전체 데이터 수가 200장이 안되는 강아지 : 추후 모델링 결과를 살펴보고 데이터셋 추가 확보 여부 결정

• keras의 inceptionV3 모델을 pretrain model로 사용
• epoch 4~5부터 overfitting 발생
• dropout, Regularization, 모델의 복잡도를 줄이는 방법 등을 적용해봐야겠음.

• train_1의 overfitting문제를 해결하기 위해 dropout layer(0.5)추가
• train_1보다 정확도는 낮게 나왔지만, 오버피팅이 개선되었음.
• Confusion Metrics, Precision, Recall 등의 다양한 평가 지표를 보면서 모델을 개선해야겠음.

• 모델을 InceptionResnetV2로 바꾼 후, 성능이 너무 낮아짐.
• loss는 계속 낮아지는 것으로 보아, 학습은 진행 중이지만, 성능이 개선되지 않음.
• local minima에 빠진 것으로 판단되어, optimizer을 바꾸어 진행해보기로 함.

• optimiser을 Adam에서 Rdam으로 바꾸어 진행
• 성능이 크게 좋아지지 않음.
• 모델의 구조를 조금씩 변경해보고, 성능이 나아지지 않으면 다시 InceptionV3모델을 사용해야겠음.

• SSD-Object-Detection