탐지 정확도 관련
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작성한 질문수 32
강사님의 강의를 토대로 과거 retinanet를 이용해서 야생동물(여우, 멧돼지 등)을 탐지할 때 학습자료이든 테스트 자료이든 원하는 결과는 나왔는데 개정된 강의에서 efficientdet 모델을 이용했는데 레티나넷 모델보다 잘 탐지하지 않는것 같아서 질문드립니다.
객체탐지면에서 속도면는 yolov5, efficientde이 높기는 한데 탐지정확도는 레티나넷모델도 높지가 않습니다. efficientdet04 버전까지 수행했습니다.
물론 mAP는 높게 산출되는데 실질적으로 학습동영상을 예측해도 바운딩한 객체는 0.98로 정확도가 높게 나타나는데 바운딩하지 않은 객체는 거의 탐지을 못하는데 그 이유가 궁금합니다.
yolov5, efficientdet, 레티나넷모델중 어떤 모델이 가장 정확도면에서 효과적인 것인지도 궁금합니다.
답변 1
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안녕하십니까,
음,,, 제가 EfficientDet을 테스트 해보면, 전반적으로 과거 Retinanet보다는 성능이 좋았습니다. 단순히 mAP를 넘어서 더 잘 Detect가 되었습니다.
이미지 사이즈를 키워서 EfficientDet D4 정도로 하셨는데도 성능이 잘 안나오시는 건가요? 확인 부탁드립니다.
그리고 아래 질문에서 바운딩하지 않은 객체라는게 어떤걸 의미하는지요?
'실질적으로 학습동영상을 예측해도 바운딩한 객체는 0.98로 정확도가 높게 나타나는데 바운딩하지 않은 객체는 거의 탐지을 못하는데 그 이유가 궁금합니다.'
EfficientDet 성능이 맘에 들지 않으시면 Yolo v5를 적용해 보시면 어떨까 싶습니다.
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