- 사진을 넣으면 1세대 포켓몬 151마리 중 어떤 포켓몬과 제일 닮았는지를 알려주는 프로젝트입니다.
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이곳에서 데이터를 받은 후 이 프로젝트의 루트 디렉토리에 저장합니다.
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split_data.ipynb를 실행시켜 데이터를 나눕니다.
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본인이 원하는 사진을 input 파일에 넣습니다.
- what_pokemon_are_you_similar_to.ipynb 에 들어간 후 your_img 변수에 추가한 이미지의 이름을 입력합니다.
- 그 후 모든 cell을 실행시킨 후 마지막으로 what_pokemon_are_you_similar_to 함수를 실행시켜 결과를 확인합니다.
- kaggle에서 제공하는 포켓몬 사진 11945장을 CNN을 이용해 학습을 시킨 모델을 이용하였습니다.
- 사용한 CNN 모델로는 keras에서 제공하는 ResNet50을 사용하였습니다.
- 여러 모델을 돌린 결과, 최종 모델은 위와 같은 loss, accuracy를 보였습니다.
- 마지막 test set에 대해서 최종 accuracy는 85.62%가 나왔습니다.
python==3.7
tensorflow==2.7.0
numpy==1.21.2
h5py==2.10.0
matplotlib==3.5.0
import_ipynb=0.1.3
python, tensorflow, h5py의 버전이 다를 경우 모델이 실행되지 않을 수 있습니다.