Caltech 101 Dataset을 ResNet으로 학습시킨후, 마지막 레이어인 512차원의 벡터를 모은 데이터셋입니다.

Caltech 101 Dataset은 2D 이미지 입니다. 캐글 보드를 작성할 시점에 아직 CNN을 배우지 않았기 때문에, 우리가 알고있는 1D DNN모델을 사용할 수 있도록 제작한 데이터셋입니다.

이미지를 그저 reshape하여 1D로 만들면, 그 이미지는 위치 정보와 기타 중요한 정보들을 잃기 때문에, 적절한 성능을 내는 데이터셋으로 사용할 수 없었습니다.

따라서 최대한 정보를 잃지않으며 1D로 만들 수 있도록 하기위해, Caltech 101 Dataset에 우수한 성능을 낸 CNN 모델인 ResNet을 이용해 512차원의 1D벡터를 추출해 냈습니다.

여기서 제공하는 데이터셋이 바로 Caltech 101 Dataset의 일부인 학습데이터 6941장과 테스트데이터 1736장에 대한 512차원의 데이터입니다.

** 기존 npy형에서 csv형 파일로 바꾸었습니다. 파일의 내용 자체는 바뀌지 않았기 때문에, 성능에 변화는 없습니다만, 기존의 baseline코드는 npy를 기준으로 작성되었기 때문에, csv data를 이용한 defense 코드를 참고해주세요.