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mmdetection에서 custom-dataset 학습하기
21.08.01 17:34 작성 조회수 294
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coco-dataset형태로 json형태의 train.json 형태로 custom-dataset을 생성하여 pretrained된 모델에 학습하는 과정에서, Custom-dataset의 CLASSES = ('WBC', 'RBC', 'Platelets')로 classes를 정의해주는 것은 이해했습니다.
그러면 모델 자체가 coco-data로 pretrained된 모델인 것으로 알고 있는데, CLASSES를 3개로 정하면, coco dataset으로 훈련된 나머지 80개의 object는 더 이상 detect하지 않는건가요?
아니면, 80개에 제가 추가해준 3개를 추가로 detect할수 있는 건가요?
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권 철민
지식공유자2021.08.01
안녕하십니까,
COCO로 Pretrained 된 모델의 weight만 가져 오는 것입니다. 실제 학습 데이터는 3개의 클래스를 가지는 blood cell 데이터 입니다. 학습하는 모델은 3개의 클래스를 가지는 모델이므로 3개의 클래스만 Detect가 가능합니다. 다만 학습을 수행하기 이전에 coco로 pretrained된 모델의 weight를 그대로 3개의 클래스를 가지는 모델의 weight로 전이하는 것입니다. 최종 classification을 하는 layer는 이때 가져오지 않습니다.
요약드리면 3개의 클래스를 가지는 classification layer를 모델로 적용하되, 이 classification layer를 제외한 다른 layer들의 weight값을 coco로 pretrained된 모델의 weight값으로 대체하는 것입니다. 때문에 3개의 class만 Detect가 가능합니다.
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