인프런 커뮤니티 질문&답변
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안녕하세요:)
먼저 좋은 수업 들려주셔서 정말 감사합니다.
프로젝트를 진행하면서 질문이 있어 글 남깁니다.
이미 YOLO를 이용하여 학습된 모델에서 신규 object (클래스)를 추가하고 싶을 경우 전이학습 식으로 신규 이미지만 추가로 학습이 가능한가요? (고양이, 개만 detection했던 모델이 펭귄까지 detection이 가능하게 된? 단일 모델이 task만 추가된 그런 방식이죠)
인터넷에서 몇가지 글을 보았는데요, YOLO는 추가 학습이 불가능하고 신규 + 기존으로 다시 재 학습 시켜야 한다고 하더라고요.
https://0xlordfo.tistory.com/9
그리고 전이학습이 가능하다고 하더라도 실제로 기존에 task 수행 능력이 떨어지게 되어 몇가지 skill을 적용하는 경우가 있다고 하는 글도 보았습니다. (EWC 등)
https://realblack0.github.io/2020/03/22/lifelong-learning.html
혹시 yolo를 이용하여 위의 글과 같은 skill을 적용한다면? 신규데이터만 갖고서 학습이 가능한지 궁금합니다.
긴 글 읽어주셔서 감사합니다:)
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안녕하십니까,
이게 YOLO뿐만 아니라 다른 알고리즘도 마찬가지로 신규 데이터만 가지고는 말씀하신 바를 달성하기는 어렵습니다. 현재 딥러닝 image 분야의 기술 수준이 그렇습니다.
현재 전이학습 수준은 기존에 pretrained 된 모델의 weight값으로 새로운 데이터의 학습 모델의 weight값을 초기화 해서 새로운 데이터의 학습 성능을 향상시키는 수준이라고 보시면 좋을 것 같습니다. 단 이때 새로운 데이터만 사용해서 학습을 한다면 기존 모델 object의 Detection이 안됩니다. 물론 incremental 하게 학습하는 다양한 시도들이 연구되고 있지만 아직까지 실전에 사용될 수준으로 오픈된건 없는걸로 알고 있습니다.
따라서 신규+기존 데이터 세트로 재학습 하되, 기존에 pretrained 모델의 weight값으로 미리 딥러닝 모델 layer들을 초기화 하므로 좀 더 성능향상을 꾀할수 있습니다.
감사합니다.