tiny kitti 데이터로 MMDectection Train 실습에서 클래스 id 질문
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작성한 질문수 1
기존에 학습된 모델을 가지고 새로운 데이터로 학습하는데, 라벨이 기존 학습된 모델의 라벨과 맞춰져야 하는 거 아닌가요?
gt_labels.append(cat2label[bbox_name])
에서 'Car', 'Truck', 'Pedestrian','Cyclist' 의 라벨번호가
기존 학습된 모델의 'Car', 'Truck', 'Pedestrian','Cyclist'의 라벨번호와 같아야 하는 것이 아닌지 문의합니다.
답변 1
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안녕하십니까,
질문을 잘 이해하지 못했습니다.
기존에 학습된 모델을 가지고 새로운 데이터로 학습하는데, 라벨이 기존 학습된 모델의 라벨과 맞춰져야 하는 거 아닌가요?
=> 기존 학습된 모델이 어떤 것을 뜻하는 건지요? 어떤걸 의미하는지 잘 모르겠습니다.
coco 로 pretrained 모델을 의미하시는 건지요? 만약 그렇다면 pretrained 모델은 가중치만 초기 학습시에 활용하므로 label은 어떻게 설정하든 상관 없습니다.
만약 원하시는 답변이 아니면 다시 글 부탁드립니다.
감사합니다.
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마지막 dense layer (softmax)를 봤을 때 coco pretrained 모델은 80개 분류의 가중치들을 가지고 있는데, 4개 분류로 변경하면 기존 가중치들을 어떻게 사용하나요? 0번인 'Car'는 동일한 Label이라서 동일한 가중치를 사용하고 나머진 아닌 거 아닌가요?
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coco pretrained 모델을 이용한다는 것은 마지막 dense layer는 사용하지 않는다는 것입니다. 사용하게 되면 coco label을 따르기 때문에 그렇게 하면 안됩니다. 마지막 dense layer는 새로운 오브젝트 레이블에 맞게 설정이 됩니다.
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좋은 답변 감사합니다!
RoI Pooling Layer 다음에 dense layer 2개와 classes와 boundary box 이전에 각 dense layer 1개가 있는데, 마지막이라면 classes와 boundary box 이전에 각 dense layer 1개를 말씀하시는 건가요?
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