입력 이미지 준비하기

원래의 ResNet50 모델은 224 x 224 픽셀 크기의 이미지와 여러 전처리 과정을 사용해 학습되었습니다. 예를 들어, 모든 학습 이미지에 대해 학습 세트의 평균 픽셀 값을 빼는 방식이 있습니다. 예측에 사용할 이미지도 같은 방식으로 전처리해야 합니다.

단일 이미지로 예측할 때는 모델의 입력 형태에 맞춰야 합니다. 이 경우 입력 형태는 다음과 같습니다: (batch-size, width, height, channels). axis = 0인 np.expand_dims는 배치 크기 차원을 추가하며, 단일 이미지를 예측에 전달함을 나타냅니다. 이번에는 한 장만 예측하므로 배치 크기는 1입니다.

이제 강아지(이름은 Ivy)의 이미지를 ResNet50이 분류할 수 있는 형태로 준비하면서 이러한 전처리 단계를 차례로 진행해 보겠습니다.