yolo v3를 통한 전신주 판별
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작성한 질문수 6
yolov3_train_incredibles.ipynb를 수정하여 통신주를 인식할 수 있도록 했습니다.
학습데이터 수는 50개이고, mAP의 경우, 0.934, 0.689로 나왔습니다.
학습한 데이터를 통한 detect를 할 경우 conf값을 0.1로 두어야 아래와 같이 검출이 되어 mAP와 괴리감이 느껴집니다.
또한 테스트 이미지를 추가로 10개정도 detect해보니 5개정도만 0.1~0.2사이로 검출됩니다.
학습데이터수는 늘려서 할려고 합니다만, 통신주 배경을 지워서 학습을 한다던지... 효과를 높일 수 있는 방법이 있을까요?
ㅇ학습결과
답변 1
0
안녕하십니까,
일반적으로 좋은 Object Detection 결과를 얻으려면 학습데이터는 1000장 이상 필요합니다.
하지만 Detect할 object가 1개 뿐이니까, 그정도 수준은 아니더라도 100장(가능하다면 200장) 이상은 필요할 것 같습니다.
그리고 뒤에 강의에서 yolo v5를 적용하는 방법이 나옵니다. yolo v5 사용도 yolo v3에 동일하므로 어려 우실 것은 없습니다. 그리고 image size를 키우는 방법도 있습니다. 현재 default는 640 인데 이걸 1280 으로 할수 있습니다. --img 1280 으로 option을 주시면 됩니다. 다만 batch size는 기존 16이었다면 8로 줄여 주셔야 할 수도 있습니다.
감사합니다.
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