이미지 분류는 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 작업입니다. 이미지 분류 모델을 훈련하고 테스트한 후에는 결과를 시각화하여 모델의 성능을 평가하고 이해하는 데 도움이 됩니다. 이번 블로그 포스트에서는 Seaborn 라이브러리를 사용하여 이미지 분류 결과를 시각화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
데이터 준비
시각화를 위해 필요한 데이터를 준비해야 합니다. 이미지 분류 모델에서 생성된 결과에는 이미지의 실제 레이블과 모델의 예측 레이블이 포함되어 있어야 합니다. 이러한 결과를 CSV 파일로 저장하고 Pandas 라이브러리를 사용하여 불러옵니다.
import pandas as pd
# CSV 파일로부터 데이터 불러오기
result_data = pd.read_csv('image_classification_results.csv')
불러온 데이터를 확인하고 필요한 전처리 작업을 수행합니다.
결과 시각화
이제 Seaborn 라이브러리를 사용하여 이미지 분류 결과를 시각화해보겠습니다. 예를 들어, 모델의 정확도를 막대 그래프로 표시해보겠습니다.
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 정확도를 막대 그래프로 시각화
sns.set(style='darkgrid')
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x='Actual Label', y='Accuracy', data=result_data)
plt.xlabel('Actual Label')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.title('Image Classification Accuracy')
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()
이렇게 하면 각 실제 레이블에 대한 모델의 정확도를 시각화할 수 있습니다. 막대 그래프는 각 레이블의 정확도를 직관적으로 파악할 수 있도록 도와줍니다.
추가적인 시각화
Seaborn을 사용하여 다른 유형의 시각화를 생성할 수도 있습니다. 예를 들어, Confusion Matrix를 히트맵으로 표시하는 것도 가능합니다.
import numpy as np
# Confusion Matrix 생성
confusion_matrix = np.zeros((num_classes, num_classes))
for i in range(len(result_data)):
actual_label = result_data['Actual Label'].iloc[i]
predicted_label = result_data['Predicted Label'].iloc[i]
confusion_matrix[actual_label, predicted_label] += 1
# Confusion Matrix를 히트맵으로 시각화
plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.heatmap(confusion_matrix, annot=True, fmt='g', cmap='Blues')
plt.xlabel('Predicted Label')
plt.ylabel('Actual Label')
plt.title('Confusion Matrix')
plt.show()
이러한 추가적인 시각화를 통해 모델의 분류 성능 및 오분류 패턴을 쉽게 파악할 수 있습니다.
결론
Seaborn을 활용하면 이미지 분류 결과를 시각화하여 모델의 성능을 평가하고 이해할 수 있습니다. 막대 그래프와 히트맵을 통해 모델의 정확도와 오분류 패턴을 직관적으로 파악할 수 있습니다. Seaborn을 사용하여 앞으로의 이미지 분류 작업에서 결과 시각화를 수월하게 수행해보세요.
참고 자료: