custom dataset을 생성할 때 annotation 관련 질문
강사님 안녕하세요!
특정 장애물(바위)을 detect 하기 위해서 CVAT 툴을 이용해 custom dataset을 생성하려고 합니다.
1. 학습을 위한 이미지 내의 모든 장애물들을 모두 annotate하지 않고
일부 개수만 annotate 하게 되면
annotate 되지 않은 것들 때문에 학습에 악영향을 끼칠 수 있을까요?
2. 그리고 이 장애물만 detect 하면 돼서 클래스 1개로 학습을 진행하려 하고 있는데,
클래스 수를 늘린다고 해서 학습 성능이 더 좋아질 가능성도 혹시 이론적으로 있나요?
유익한 강의 감사드립니다!
답변 1
1
안녕하십니까,
질문 내용을 제가 잘 이해하지 못한 부분이 있습니다. 답변 확인하시고, 명확한 답변이 아니면 다시 글 올려 주십시요.
1. 모든 장애물을 ANNOTATION하지 않는다는 의미가 하나의 이미지에 수십개의 동일한 장애물이 있는데, 이들 중 장애물 몇개만 annotation을 한다는 의미인지요?
만약 그렇다면, 약간의 성능 저하가 있을 수는 있습니다. 하지만 과도하게 성능 저하가 염려되지는 않습니다. 분명한것은 하나의 이미지에 여러개의 동일한 장애물이 있을 경우 가능하면 대부분 annotation을 해주는게 좋지만 너무 많을 경우는 일부 제외하셔도 될 것 같습니다.
2. 클래스 수를 늘린다는게 하나의 이미지에 장애물 A가 10개, 장애물 B가 20개가 있는데 장애물 A만 Annotation을 해서 클래스 1개만 detect하는데 이를 장애물 B도 Annotation해서 클래스 2개로 늘리신다는 의미이신지요? 그렇다면 장애물 B를 포함해도 성능이 더 좋아지지는 않습니다.
감사합니다.
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