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자동차 이미지를 보고 브랜드 별로 분류하는 프로그램

🗉목차

1. 개요

2. 데이터 전처리

3. 모델 구성

4. 결과

1. 〽개요

자동차 이미지를 보고 브랜드 별로 분류하는 프로그램

2. ⚙데이터 전처리

• 이미지 리사이즈: 150x150 픽셀로 조정.
• 데이터 증강: 회전, 이동, 비틀기, 확대/축소, 수평 뒤집기를 통해 데이터 다양성 증가.
• 정규화: 픽셀 값을 0과 1 사이로 조정.

3. 🏗모델 구성

• 합성곱층(Conv2D): 여러 층을 쌓아 이미지 특징 추출.
• 풀링층(MaxPooling2D): 차원 축소 및 특징 요약.
• 완전 연결층(Dense): 이미지 분류를 위한 최종 출력층.
• 활성화 함수 : Relu

4. 📊결과

• 에포크: 200
• 배치 크기: 32
• 손실 함수: categorical_crossentropy

약 91%의 정확도를 나타냄