전체 글83 [Kaggle] CT Medical Image - (5) Augmentation CT Medical Image Classification (0) 서론, 액션플랜 (1) DICOM 파일 array로 전환 및 시각화 (2) DataLoader 만들기 (3) 모델 만들기 (4) 성능 지표 만들기 실패기록... Augmentation에서 유명한 라이브러리 중 하나인 albumentation을 이용해 보고 싶어서 만든 부분이었는데! 맘 아프다. 일단은 여기서 마무리하기로 해서 정리는 하기로 한다. 일단 albumentation은 파이토치 기반의 라이브러리라고 한다. (파이토치 기반이기는 하지만 텐서플로우에서도 이용가능한 듯 ) 그리고 코드 작성 역시 비슷하다. 0. 라이브러리 임포트 왜 줄여서 A라고 부르는지는 모르겠지만 간단해서 좋다. import albumentations as A 1. .. 2021. 10. 1. [Kaggle] CT Medical Image - (4) 성능지표 계산하기 CT Medical Image Classification (0) 서론, 액션플랜 (1) DICOM 파일 array로 전환 및 시각화 (2) DataLoader 만들기 (3) 모델 만들기 생각해보니,, classification은 iou 같은 성능 지표를 만들 필요가 없었다 . 그래서 금방 끝나버림유 model.eval() predictions = [] for i, path in enumerate(X_test): image = dicom_2_array('/content/drive/MyDrive/video/archive/dicom_dir/' + path) image = torch.FloatTensor(image) image = image.reshape(1,512,512,1) image = image.perm.. 2021. 9. 30. [Kaggle] CT Medical Image - (3) 모델 만들기 CT Medical Image Classification (0) 서론, 액션플랜 (1) DICOM 파일 array로 전환 및 시각화 (2) DataLoader 만들기 0. 필요한 라이브러리 임포트 및 데이터 로더 import pandas as pd import numpy as np import random import torch, torchvision import torchvision.models as models import torch.nn as nn from torch.utils.data import DataLoader from customized_dataloader import CustomDataset,customsampler df = pd.read_csv("final_df.csv") df.loc[.. 2021. 9. 30. [과제] 당뇨병 환자 클러스터링 ** 데이터마이닝 입문 강의 과제를 포스팅한 글입니다. Diabets Data x1 = 'relative weight' x2 = 'fasting plasma glucose' x3 = 'area under the plasma glucose curve (OGTT)' x4 = 'area under plasma insulin curve (OGTT)' x5 = 'steady state plasma glucose (SSPG)' 과제 제출을 위해 만든 pdf를 한 페이지씩 캡쳐했다. 하지만 pdf 이니 가독성은 줄글보다 좋을 것으로 예상한다. 혹시 당뇨병 검색하다가 이 글에 들어온 데이터마이닝입문을 들으시는 분이 있다면 반가우니 댓글 남겨주세요ㅎㅎ 몇 개의 클러스터링이 답인지 몰라서 헤맸던 과제. 하지만 정답은 아직.. 2021. 9. 29. 이전 1 ··· 8 9 10 11 12 13 14 ··· 21 다음
