이미지 분류 알고리즘 평가에 활용되는 기본적인 데이터셋은 용량이 크지 않아 그때그때 코드로 불러 활용하기 편합니다. 텐서 플로우나 Keras가 설치되어있다면 쉽게 작업 환경으로 불러올 수 있습니다.
텐서 플로우 설치는 이전 포스팅을 참고하시면 됩니다.
[Tensorflow] 아나콘다 가상환경에서 텐서플로우 설치하기
2019년 말, 텐서플로우 2.0 버전이 배포되면서 머신러닝 분야에서 텐서플로우의 열기는 더욱 더 뜨거워졌습니다. 새로워진 텐서플로우 설치를 시작으로 CNN (Convolutional Neural Network) 기반의 이미지
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Keras에 포함된 이미지 데이터 다운로드 코드
import tensorflow as tf
# Download the mnist dataset
data_train, data_test = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
# Download the mnist fashion dataset
data_train, data_test = tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()
# Download the CIFAR-10 dataset
data_train, data_test = tf.keras.datasets.cifar10.load_data()
# Download the CIFAR-100 dataset
data_train, data_test = tf.keras.datasets.cifar100.load_data()
MNIST 손글씨 인식 데이터
10가지 패션 범주에 대한 60,000개의 28x28 그레일 스케일 이미지로 이루어진 데이터셋과, 그에 더해 10,000개의 이미지로 이루어진 테스트셋.
MNIST-Fasion 데이터
10가지 숫자에 대한 60,000개의 28x28 그레이 스케일 이미지 데이터셋과, 그에 더해 10,000개의 이미지로 이루어진 테스트셋.
CIFAR-10 소형 이미지 분류 데이터
50,000개의 32x32 컬러 학습 이미지, 10개 범주의 라벨, 10,000개의 테스트 이미지로 구성된 데이터셋.
CIFAR-100 소형 이미지 분류 데이터
50,000개의 32x32 컬러 학습 이미지, 100개 범주의 라벨, 10,000개의 테스트 이미지로 구성된 데이터셋. CIFAR-10의 이미지에서 클래스의 SUB CLASS 범주가 확장된 형태의 데이터셋.
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