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안녕하세요 질문이있습니다.
RCNN이나 Mask RCNN이나 결국 COCO나 VOC 데이터로 학습된 모델로 실험을 하는데, 그러면 결국 그 데이터셋에 해당하는 class만 detection이 가능한건가요? 아니면 이 데이터셋으로 학습된 모델이어도 다른 이미지의 새로운 무언가를 detection할 수 있는건가요?
아니면 새로운 class를 detection하려면 그와 같은 데이터셋으로 다시 모델을 학습하면 되는건가요?
퀴즈
MS COCO 데이터셋의 JSON 어노테이션 파일에서 이미지 정보와 객체별 상세 정보가 주로 담겨 있는 가장 중요한 최상위 키는 무엇일까요?
"licenses"와 "info"
"images"와 "annotations"
"categories"와 "segmentation"
"bbox"와 "area"
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권 철민
지식공유자
안녕하십니까,
COCO나 VOC로 학습된 모델은 Pretrained 모델로 이용해서 COCO, VOC와 상관없는 다른 오브젝트들의 학습 데이터가 있다면 얼마든지 다른 오브젝트들을 학습하고 Detect 할 수 있습니다.
그런데 Opencv DNN은 학습이 매우 어렵습니다. 그래서 COCO나 VOC로 이미 학습된 모델을 사용하고 이들 클래스에 해당하는 오브젝트들만 Detect 할 수 있습니다.
여러 다른 오브젝트들로 학습하고 Detect하는 방법은 OpenCV DNN이 아닌 다른 패키지로 뒤 강의에서 설명드리고 있습니다.
감사합니다.