JSP's Deep learning

DOTA 데이터셋이란? DOTA 데이터셋은 위성 시점 이미지의 객체 탐지를 위해 만들어진 데이터셋이다. 일반적인 객체 탐지 데이터셋처럼 이미지와 바운딩 박스 정보가 포함된 파일로 구성되나, 일반 객체 탐지 데이터셋과 다른 점은 각각의 바운딩 박스의 4 모서리의 좌표가 위치정보를 포함한다는 것이다. DOTA 논문을 살펴보면 (c)와 같이 바운딩 박스가 구성됨을 알 수 있다. 즉, 바운딩 박스 = ((x1, y1), (x2, y2), (x3, y3), (x4, y4))와 같다. (d)는 일반적인 객체 탐지 데이터 형식으로 구성된 바운딩 박스이다. DOTA 데이터셋 DOTA 데이터 셋을 사용하여 일반 객체 탐지 모델을 학습시키기 위해서는 데이터의 형식을 변환할 필요가 있다. 본문에서는 DOTA 형식의 데이터 ..

1. 코드 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_data, y_data, test_size=0.2, random_state=0, stratify=y_data) 또한 Train dataset과 Test dataset을 분할할 때, 라벨의 비율에 맞게 분할할 필요가 있다. 다음의 코드를 통해서 y_data의 label 분포에 맞게 데이터를 분할한다.

1. 코드 data['v1'] = data['v1'].replace(['ham','spam'], [0,1]) data['v1'] 2. 실행결과 'ham' => '0'으로 'spam' => '1'로 치환