Yolo v3 Custom Dataset 결과 데이터 분석을 어떻게 해야 할 지요?
답변 3
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안녕하십니까,
첫번째 그림은 아마도 학습 epoch시마다 이미지의 오브젝트를 검출한 이미지를 나타냅니다. 일반적으로 학습을 진행하면서(즉 epochs를 계속하면서) 좀 더 나아지는 오브젝트 검출 이미지가 되어값니다.
두번째 그림은 학습과 검증 데이터의 epochs시마다 loss값 감소 그래프와 mAP 증가 그래프 입니다.
box_loss는 box의 좌표값을 학습할 때 loss, obj_loss는 object인지 아닌지의 loss, cls_loss는 해당 object class 학습시 loss 그리고 IOU를 0.5로 했을 때 mAP, IOU를 0.5:0.95까지 했을 때 mAP 입니다.
세번째 그림은 confusion matrix를 히트맵 형태로 표현한 것 같습니다. CU_A, JUT 오브젝트인 경우 다 Detect하는 것 같습니다. 다만 soot의 경우는 오브젝트가 거의 없는 것 같습니다.
네번째 그림은 box의 중심좌표 x, y와 width, height값이 어떻게 분포되어 있는지 histogram을 나타내고 있습니다. 전반적으로 오브젝트들이 이미지 상의 어디에 위치하고 크기는 어떻게 되는지 알수 있습니다.
마지막 그림은 이미지 데이터 세트에서 cu_a, jut, soot 오브젝트들의 전체 건수를 나타내고 있으며, 개별 오브젝트별로 box의 중심좌표 x, y와 width, height값이 어떻게 분포되어 있는지 histogram을 함께 나타내고 있습니다.
감사합니다.
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안녕하세요,
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