Colin's Blog
Seaborn을 활용한 이미지 분류 결과 시각화

이미지 분류는 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 작업입니다. 분류 모델을 훈련시키고 이를 사용하여 이미지를 분류하는 것은 많은 과정을 포함합니다. 이때 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 시각화하는 것은 매우 유용합니다.

Seaborn은 파이썬의 데이터 시각화 라이브러리로, 분류 결과를 시각화하는데 많은 도움을 줄 수 있습니다. 아래 예제에서는 Seaborn을 사용하여 이미지 분류 결과를 시각화하는 방법을 보여줍니다.

필요한 패키지 설치

Seaborn을 설치하기 위해 다음 명령어를 사용합니다.

pip install seaborn

데이터 준비

이미지 분류 결과를 시각화하기 위해서는 분류 모델의 예측 결과와 실제 라벨 데이터가 필요합니다. 이 데이터를 준비해야합니다.

import seaborn as sns
import pandas as pd

# 분류 결과 데이터
predictions = ['cat', 'dog', 'cat', 'dog', 'cat']

# 실제 라벨 데이터
labels = ['cat', 'dog', 'dog', 'dog', 'cat']

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'Prediction': predictions, 'Label': labels})

시각화

Seaborn을 사용하여 분류 결과를 시각화할 수 있습니다. 아래 코드는 간단한 막대그래프로 분류 결과와 실제 라벨의 빈도를 보여줍니다.

sns.countplot(x='Prediction', data=df)
sns.countplot(x='Label', data=df)
plt.show()

이 코드를 실행하면 분류된 예측 결과와 실제 라벨의 빈도를 시각화한 막대그래프가 출력됩니다.

결과 해석

해당 시각화 결과를 통해 분류 모델의 예측 성능을 평가할 수 있습니다. 막대그래프에서 더 높은 빈도를 가진 클래스는 분류 모델이 더 잘 예측한 클래스를 나타냅니다.

Seaborn을 활용한 이미지 분류 결과 시각화는 분류 모델의 성능을 신속하게 평가하고 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 다양한 시각화 기법을 활용하여 분류 결과를 더 자세히 살펴볼 수도 있습니다.

참고 자료

© 2018 Colin. All rights reserved.