CNN을 활용해서 어떤 제품의 이미지를 보고 불량인지 정상품인지 분류하는 모델을 만들어봤다. 활용 데이터셋 원래의 데이터셋(NEU Surface Defect DB)은 크랙, 기름때, 스크래치 같은 다양한 종류의 열연강판에 대한 불량품들만 모아놓은 데이터셋이다. 여기서 멀쩡한 부분들만 잘라서 분류해놓은 데이터셋을 활용했다. 총 1344장의 이미지가 있고, 정상은 952장 불량은 392장으로 이루어져 있다. 클래스 비율에 맞춰 8:1:1 비율로 train, validation, test를 나눴다. https://github.com/kazenokizi/defect_classification/blob/master/data.rar 모델 구현 케라스를 활용했는데, 직접 레이어를 쌓지 않고 VGG16의 Weight를..
