[ML] 손글씨 인식 - Colab+Keras+CNN+MNIST

 집에 있는 컴퓨터의 성능이 정말 좋지 않지만, 구글에서 저같은 사람들을 위해 무료로 지원해주는 'Colab'을 이용하여 손글씨 이미지를 인식하는 코드를 따라 작성해보았습니다. 참고자료에 대한 링크는 글 하단에 첨부하겠습니다. 결과부터 말하자면 제가 쓴 손글씨도 매우 잘 인식합니다!

 

 

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학습단계

먼저 학습을 위한 코드를 작성하고 50번 학습시켰습니다.

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그리고 위 학습과정을 TensorBoard로 표현한 이미지입니다. 실제 강좌에서는 200번 학습시켰는데 저는 간단히 50번만 학습시켰어요! (GPU로 해도 몇분 걸리니까 잠시 딴짓하다오세요)

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학습과정에서 사용된 데이터를 제대로 인식하는지 확인한 결과입니다. 0번째 데이터를 읽어보니 아래 '7'을 손으로 쓴듯한 이미지가 나오고, 이를 7이라고 제대로 인식하는 모습을 볼 수 있습니다.

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활용단계

 

좌측에 손으로 '숫자 3'을 쓴 이미지를 구글 드라이브에 넣고, 그걸 코드로 읽어온 후 위에서 학습한 데이터를 바탕으로 이미지가 어떤 데이터를 나타내는지 추론해보도록 하겠습니다. 실행해봤더니 우측 이미지 하단에 '3'이라는 출력값이 나온 것을 확인할 수 있습니다! 이거 정말 좋군요

 

 

 

 

 

 

참고자료

https://www.cvlecture.marearts.com/forum/tea-time-computer-vision/1-keras-cnn-mnist-18min

https://theorydb.github.io/dev/2019/08/23/dev-ml-colab/

+ 내 손글씨