yolo를 활용한 분석
419
작성한 질문수 2
안녕하세요.
소중한 수업 잘 듣고 있습니다.
수업중에 yolo를 활요한 bccd data set 분석에 대하여 궁금한 점이 있습니다.
수업 중에 사용했던 cvat를 사용하여 수업에서 사용한 데이터셋이 아닌 실제 슬라이드 이미지를 라벨링 하였는데요.
실제 슬라이드 이미지는 규격이 일정한게 아니라 조금씩 다릅니다. (1100*1200 10장, 1111*1210 10장...) 이럴 경우 사진을 모두잘라서 같은 크기로 맞춰줘야 할까요?
혹시 동일한 규격으로 학습이 되어야 한다면...
2천장이나 되는 사진을 각각 자를수는 없을것 같고...
획일화되게 자를 방법이 있을까요?
혹시 지금 라벨링(1000장..정도..) 되어 있는 데이터를 사용할수 있는 방법은 없을까요?
답변 1
MMDetection 버전 이슈
0
22
2
강의 환경설정 질문
0
44
2
Custom Dataset에서의 polygon 정보 관련
0
91
3
cvat.ai 보안 수준이 궁금합니다
0
82
2
캐클 nucleus 챌린지 runpod 실습 코드 에러 질문드립니다.
0
104
3
추론 결과의 Precision(또는 mAP) 평가 방법
0
88
2
mmdetection mask rcnn inferenct 실습 시 runpod 템플릿 관해서 질문드립니다.
0
61
2
runpod에서 google drive 연결 시 오류 발생
0
114
2
로드맵 선택
0
69
1
mmcv
0
61
2
Anchor box의 Positive 처리 위치
0
66
2
해당 강의 runpod 적용 후 에러 제보드립니다
0
90
2
run pod credit 관련 제보
0
105
2
mmdetection 2.x과 3.x 호환 관련 표기
0
80
2
mm_faster_rcnn_train_kitti.ipynb 실행 오류
0
102
3
질문 드립니다.
0
85
3
mm_faster_rcnn_train_coco_bccd 실행 오류 질문드립니다.
0
83
1
강사님께 수정을 제안드리고 싶은 것이 있습니다.
0
97
1
google automl efficientdet 다운로드 및 설치 오류
0
78
1
이상 탐지에 사용할 비전 기술 조언 부탁드립니다.
0
104
2
OpenCV 관련 질문드립니다.
0
77
2
mmcv 설치관련해서 문의드려요
0
340
3
강의 구성 관련해서 질문이 있습니다
1
139
2
모델 변환 성능 질문드립니다.
0
123
1