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본 연구는 주요 반려동물인 고양이의 품종 정보를 제공하고자 머신러닝을 이용해 특정 고양이 품종의 특징을 학습하고 분류하는 모델의 구현 및 결과에 대해 다룬다. 본 연구의 대상 고양이 품종은 러시안블루 1종으로 하며, 혼혈 개체의 특징을 고려한다. 추후 다른 품종의 고양이에도 대응할 수 있도록 다중 클래스 분류를 채택한다. 모델은 특정 고양이 품종의 특징을 이미지 데이터를 통해 학습하고 분류한다. 여러 가설 및 구성을 바탕으로 모델 훈련 후 성능을 평가하여 가장 효과적인 모델을 도출한다. 훈련에 사용한 이미지 데이터의 분량이 3,000건으로 적기 때문에, 사전 훈련된 합성망인 VGG16을 기반으로 데이터 보강 및 ...

본 연구는 주요 반려동물인 고양이의 품종 정보를 제공하고자 머신러닝을 이용해 특정 고양이 품종의 특징을 학습하고 분류하는 모델의 구현 및 결과에 대해 다룬다. 본 연구의 대상 고양이 품종은 러시안블루 1종으로 하며, 혼혈 개체의 특징을 고려한다. 추후 다른 품종의 고양이에도 대응할 수 있도록 다중 클래스 분류를 채택한다. 모델은 특정 고양이 품종의 특징을 이미지 데이터를 통해 학습하고 분류한다. 여러 가설 및 구성을 바탕으로 모델 훈련 후 성능을 평가하여 가장 효과적인 모델을 도출한다. 훈련에 사용한 이미지 데이터의 분량이 3,000건으로 적기 때문에, 사전 훈련된 합성망인 VGG16을 기반으로 데이터 보강 및 미세 조정을 통해 최대 70%의 정확도로 주어진 이미지 속 고양이 개체의 러시안블루 품종 해당 여부를 예측한다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study describes a model which learn the features of specific cat breeds and classify the cat breeds using machine learning. The model is currently available for a cat breed “Russian Blue”. Unlike other studies, this study considers the external differences of mixed-breed individuals during lear...

This study describes a model which learn the features of specific cat breeds and classify the cat breeds using machine learning. The model is currently available for a cat breed “Russian Blue”. Unlike other studies, this study considers the external differences of mixed-breed individuals during learning and classification.
The model is available to extend since it uses multi class classification. The model is trained through cat image data. Classification accuracy of the model is enhanceable by reinforcing and enriching data thorough fine tuning. The result shows the model has a classification performance of 70% accuracy.

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