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안녕하세요~. 반갑습니다.
coco dataset에 포함되지 않은 custom class와 coco dataset에 있는 class를 같이 예측하고자 할때는
coco dataset + custom class로 구성된 데이터셋을 만들어서 다시 학습시켜주어야만 합니다.
아직까지의 기술력으로는 기존의 coco dataset에 학습된 데이터셋에 custom class만을 따로 추가할 수는 없습니다ㅠ
좋은 하루 되세요~.
감사합니다.
안녕하세요~. 원칙적으로는 custom dataset에도 coco class를 labelling 해주는 것이 맞습니다.
극단적인 예를 들어서 coco dataset에 보라색 자동차 이미지(=car class)가 1개도 없는데, custom dataset에는 보라색 자동차 이미지가 많다면 custom dataset에 car class labelling을 안해주면 트레이닝 데이터셋에 보라색 자동차 이미지가 많음에도 불구하고 보라색 자동차를 잘 검출하지 못하는 검출기로 학습될 것입니다.
다만 coco dataset만으로도 coco class에 대한 학습이 잘되어서 문제가 없을수도 있습니다. 상황마다 다르다고 생각해주시면 될 것 같습니다.
감사합니다.
"coco dataset + custom class로 구성된 데이터셋을 만들어서 다시 학습시켜주어야만 합니다."
라고 하셨는데 coco dataset + custom dataset한 후 coco class + custom class 라벨로 학습시키는 걸로 이해했어요.
근데 custom dataset에 coco class가 포함되어 있다면
custom dataset에 coco class도 꼭 labelling 작업을 해줘야 하나요?
custom dataset에 custom class만 ground truth로 만들고 coco dataset + custom class 하면 안되나요?