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[핸즈온 머신러닝] 14장(4) - CNN을 통한 위치 추정, 객체 탐지, 시맨틱 분할

[AI/Hands-on ML] - [핸즈온 머신러닝] 14장(3) -케라스를 통한 CNN 구현 및 모델 사용 14. 8 분류와 위치 추정 사진에서 물체의 위치를 추정하는 것은 회귀 작업으로 가능 - 물체를 둘러싸는 바운딩 박스를 추정하는 방법 - 바운딩 박스를 예측하는 일반적인 방법은 물체 중심의 수평, 수직 좌표와 높이, 너비를 예측하는 것 (= 네 개의 숫자 예측) 일반적으로 전역 평균 풀링 층 위에 네 개의 유닛을 가진 두 번째 밀집 출력층을 추가하고 MSE 손실을 사용해 훈련 base_model = keras.applications.xception.Xception(weights="imagenet", include_top=False) avg = keras.layers.GlobalAveragePool..