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object detection을 위한 커스텀 데이터 학습에 가장 적합한 방법
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안녕하세요. 저는 관련분야 비전공자로, 강사님 강의 들으며 조금씩 배우고 있습니다.
제 최종목적은 항공사진에서 나무를 탐지해내는 것인데요. 겨울에 찍은 사진이라 잎이 전부 떨어진 나무입니다.
이 사진에는 잎이 떨어진 낙엽수, 잎이 있는 상록수 2종류의 나무를 볼 수 있는데, 2개 클래스를 학습시키고 탐지해내는데 가장 적합한 알고리즘은 무엇일지 추천해주실 수 있을까요?
또, 강의 중 어떤 부분을 집중해서 듣는게 좋을지도 말씀해주시면 감사하겠습니다.
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권 철민
지식공유자
안녕하십니까,
실습에 사용된 Faster RCNN, YOLO V3, EfficientDet 모두 뛰어난 성능의 알고리즘입니다. 이들중 EfficientDet이 가장 나은 성능을 보이지만, Yolo v3 구현 패키지가 Ultralytics인데, 이게 Yolo v5에도 동일한 API 인터페이스를 가집니다. EfficientDet이 좀 학습시간이 오래 걸리는데 반해서 Yolo v5는 학습 시간도 상대적으로 작으며, 성능은 거의 EfficientDet과 대동 소이합니다.
시간이 없으시면 강의중 실습 강의만 들으셔도 원하시는 내용을 구현하시는데 문제가 없으실것 같습니다.
감사합니다.