ChartKlas

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Demo

CNN(Convolutional Neural Network)을 사용해서 차트 분류 모델을 만들었다. 이미지를 업로드하면 Bar, Line, Pie, Area, Radar Chart와 Table. 6개의 차트 타입 중 어느 타입에 속하는지 분류해준다.

사용한 네트워크는 2014 이미지넷 우승에 빛나는 GoogLeNet

슬프게도 GPU가 달려있는 서버가 수중에 없는 관계로 60 epoch의 트레이닝을 무려 24시간동안 진행했다. 각 클래스별로 200개의 이미지, 총 1200개의 이미지에 대해서 75% training set, 25% validation set으로 나눠서 트레이닝을 진행했고. validation set에 대한 accuracy는 94.697%로 측정되었다. 클래스 수가 더 적긴 하지만 기존의 차트 타입 분류를 시도한 ReVision의 10-class 분류 정확도인 80%보다 꽤나 높게 나왔다.

Gtx Titan X 정도의 그래픽카드가 장착된 서버를 구할 수 있다면 다시 트레이닝을 시켜보고 싶지만, 현재로서는 위 결과에 만족.

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