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[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

Yolo V5로 COCO형태의 BCCD 데이터 Train 실습 - Dataset yaml 적용 후 Train과 Inference 수행

동영상 라벨링

275

유병철

작성한 질문수 1

0

안녕하세요 선생님!

자유주제에 질문을 잘못 남겨 여기에 다시올립니다!

 

제가 5분짜리 ai hub에서 제공한 이상행동 동영상을 초당 프레임으로 나눠서 이상행동만 라벨링하여 yolov5에 맞게 데이터셋을 구축하고있습니다.

동영상을 150장정도의 이미지로 나누고

이상행동에 대한 라벨링을 하다보니 

150장 중 라벨링 된 이미지는 30장 정도이고,

나머지 이미지는 빈 txt를 만들어져

150장 모두가  yolov5에 맞게 데이터셋을 만들고있는데

이 데이터셋을 갖고 학습을 시킬 경우

 

30장만 학습시키는게 좋은 결과값이 나오는지

150장을 모두 학습시키는게 좋은결과 값이 나오는지

궁금합니다!!

 

감사합니다 선생님

 

 

 

 

tensorflow python keras 컴퓨터-비전 딥러닝 머신러닝 배워볼래요?

답변 1

1

권 철민

안녕하십니까, 

라벨링이 적용된 30장만 학습 시키는게 좋을 것 같습니다. 

그런데 이미지 30장은 좋은 모델을 위해서 너무 적습니다. 최소한 200장 정도는 있어야 합니다. 모델 성능이 안나오면 추가 라벨링을 권장드립니다. 

감사합니다. 

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