안녕하세요
만일 cat을 object detection을 하려고 하는데 training 이미지에 cat의 bbox가 작은 것도 있고, 큰 것도 있습니다
그런데 작은 것의 비율이 큰 것보다 8:2, 9:1정도로 분포되었다고 하면
실제 validation 때 큰 것에 대해서도 detection을 잘 할까요?
Neck을 붙였을 때 이 부분을 보완할 수 있다고 생각하는데 동작이 어떻게 될지 유추할 수 있을지가 궁금합니다
감사합니다

안녕하십니까,&nbsp;
일반적으로 학습할 때 큰 걸 잘 detect했으면 검증에서도 잘 동작합니다.&nbsp;
큰 오브젝트는 상대적으로 detect하기가 쉽습니다.&nbsp;

인프런 커뮤니티 질문&답변

object detection 시에 같은 클래스에 대한 bbox 사이즈에 대해서 질문이 있습니다