Yolo를 이용한 객체 탐지 관련 질문

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

Yolo를 이용한 객체 탐지 작업에 대해 질문해주셨군요.

실제 모델 대비 3D 모델로 학습했을 때 인식률이 낮은 현상이 발생하는 것은 몇 가지 요인을 고려해보아야 할 것 같습니다.

1. 도메인 불일치 문제: 실제 환경과 3D 모델의 도메인 차이가 있을 수 있습니다. 이는 조명, 질감, 배경 등의 차이로 발생할 수 있죠. 현실에서의 변수들이 모델에 충분히 반영되지 않으면, 도메인 간 간극으로 인해 학습된 모델이 실제 환경에서는 잘 작동하지 않을 수 있습니다.

2. 데이터 다양화 문제: Domain Randomization을 적용할 때 다양한 환경, 조명, 노이즈를 인위적으로 생성하여 데이터셋에 포함시켜야 합니다. 실제 환경에서 마주칠 수 있는 다양한 시나리오를 충분히 포함시켜야 학습이 잘 될 수 있습니다.

3. 하이퍼파라미터와 모델 구조: 모델의 하이퍼파라미터 또는 구조가 실제 환경의 데이터 특성을 잘 반영하지 못할 수도 있습니다. 이를 위해서는 실제 데이터를 분석하여 모델이 실제 환경 데이터의 특징을 잘 포착할 수 있도록 튜닝해야 합니다.

4. 실제 데이터와의 결합: 가능하다면 실제 데이터를 일부 포함시켜 학습을 진행해보세요. 3D 모델을 통한 학습에 실제 환경의 데이터를 섞어 학습시키는 Transfer Learning 또는 Fine-tuning을 적용해볼 수 있습니다.

이러한 요소들을 검토해보시고, 필요하다면 모델의 성능을 증진시키기 위해 추가적인 데이터 수집 및 데이터셋 구성에 노력해볼 필요가 있겠습니다.

추가적으로, 비슷한 문제에 대해 다른 사람들은 어떻게 해결했는지, 관련 논문이나 자료를 찾아보는 것도 하나의 좋은 접근 방법이 될 수 있습니다.

도움이 필요하시면 인프런의 컴퓨터 비전 관련 강의나 커뮤니티에 도움을 요청해보시는 것도 추천드립니다.

도움이 되셨기를 바랍니다.