[튜토리얼] 이미지 분류 예제 코드 소개 | Image Classification | Pytorch

Image Classification(이미지 분류)은 컴퓨터비전과 딥러닝 분야에서 가장 간단한 예제 중 하나로, 흔히 MNIST 데이터셋을 이용한 숫자 분류기나 Cifar-10 같은 소규모 데이터셋을 학습하는 예제가 많이 공개되어 있다. 

 

이미지 분류의 경우 아주 복잡한 작업이 아닌 경우 ResNet 정도로만 학습해도 꽤 준수한 성능을 낼 수 있기에 학습 & 평가 코드를 구축해두고 데이터셋과 모델만 변경해가며 사용하는 것이 편리하다.

 

*복잡한 task의 경우 본인이 사용중인 학습&평가 코드에 새로운 모델을 이식하는 것이 쉽지 않다. 대부분 이런 경우에는 해당 논문(연구)의 저자가 제공하는 공식 레포지토리를 그대로 사용하는 것이 편하다. 

 

이미지 분류 학습 및 평가 코드에 작성에 참고할 만한 사이트와 레포지토리를 아래에 정리해 두었으니, 필요한 분들에게 도움이 되었으면 한다.

• PyTorch 이미지 분류 기본 예제 : https://tutorials.pytorch.kr/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html
• 캐글 이미지 분류 예제 : https://www.kaggle.com/code/basu369victor/pytorch-tutorial-the-classification
• pytorch_image_classification (것헙 레포, 1.2k stars) : https://github.com/hysts/pytorch_image_classification
• pytorch-classification (깃헙 레포, 1.6k stars) : https://github.com/bearpaw/pytorch-classification