객체 탐지 모델 학습시 데이터 구성
181
작성한 질문수 3
안녕하세요.
현재 객체 탐지 모델을 공부하고 있는 중인데, 궁금한 점이 있어서 질문드립니다.
사전학습된 모델을 Custom 데이터로 학습시킬 때, 학습 데이터로 1) 한 이미지속에 다양한 클래스의 여러 객체가 존재하는 이미지와 Annotation으로 학습시키는 것과 2) 한 이미지속 하나의 클래스의 여러 객체가 존재하는 이미지와 Annotation으로 학습하는 것중에 어떤 방법이 더 적절한가요?
답변 1
0
안녕하십니까,
어려운 질문이군요.
일반적으로는 학습 데이터는 테스트(실제 inference용) 데이터와 비슷하면 좋습니다.
보통은 하나의 이미지에 다양한 클래스의 객체가 존재하는 것이 좀 더 나을 거라고 생각합니다.
테스트하는 데이터가 하나의 클래스의 여러 객체가 있는 경우가 많다면(예를 들어서 스포츠 관중), 학습 데이터도 그렇게 구성하는 것이 더 나을지도 모른다는 생각이 들수도 있지만, 보통은 하나의 클래스의 여러 객체가 있으면 개별 객체의 이미지가 뚜렷히 구분되지 않는 경우가 많을 수 있어서 주의가 필요할 수 있습니다.
하지만 말씀드린 대로 테스트 하는 데이터가 군중들중 개인의 이미지가 뚜렷하지 않는 경우가 많을 수도 있기 때문에 이건 테스트를 해봐야 하는 문제 일것 같습니다.
결론적으로 말씀 드리면 일반적으로 하나의 이미지에 다양한 클래스의 객체가 존재하는 것이 상대적으로 좀 더 나을 수 있지만, 테스트 데이터의 구성에 따라서 바뀔 수도 있는 여지가 있다고 생각합니다.
감사합니다.
MMDetection 버전 이슈
0
51
2
강의 환경설정 질문
0
61
2
Custom Dataset에서의 polygon 정보 관련
0
113
3
cvat.ai 보안 수준이 궁금합니다
0
98
2
캐클 nucleus 챌린지 runpod 실습 코드 에러 질문드립니다.
0
120
3
추론 결과의 Precision(또는 mAP) 평가 방법
0
94
2
mmdetection mask rcnn inferenct 실습 시 runpod 템플릿 관해서 질문드립니다.
0
68
2
runpod에서 google drive 연결 시 오류 발생
0
126
2
로드맵 선택
0
74
1
mmcv
0
65
2
Anchor box의 Positive 처리 위치
0
71
2
해당 강의 runpod 적용 후 에러 제보드립니다
0
95
2
run pod credit 관련 제보
0
125
2
mmdetection 2.x과 3.x 호환 관련 표기
0
89
2
mm_faster_rcnn_train_kitti.ipynb 실행 오류
0
114
3
질문 드립니다.
0
89
3
mm_faster_rcnn_train_coco_bccd 실행 오류 질문드립니다.
0
89
1
강사님께 수정을 제안드리고 싶은 것이 있습니다.
0
102
1
google automl efficientdet 다운로드 및 설치 오류
0
87
1
이상 탐지에 사용할 비전 기술 조언 부탁드립니다.
0
111
2
OpenCV 관련 질문드립니다.
0
87
2
mmcv 설치관련해서 문의드려요
0
357
3
강의 구성 관련해서 질문이 있습니다
1
141
2
모델 변환 성능 질문드립니다.
0
125
1