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컴퓨터 비전
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해결 여부
미해결
object detection을 위한 커스텀 데이터 학습에 가장 적합한 방법
21.08.09 19:50 작성 조회수 346
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안녕하세요. 저는 관련분야 비전공자로, 강사님 강의 들으며 조금씩 배우고 있습니다.
제 최종목적은 항공사진에서 나무를 탐지해내는 것인데요. 겨울에 찍은 사진이라 잎이 전부 떨어진 나무입니다.
이 사진에는 잎이 떨어진 낙엽수, 잎이 있는 상록수 2종류의 나무를 볼 수 있는데, 2개 클래스를 학습시키고 탐지해내는데 가장 적합한 알고리즘은 무엇일지 추천해주실 수 있을까요?
또, 강의 중 어떤 부분을 집중해서 듣는게 좋을지도 말씀해주시면 감사하겠습니다.
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권 철민
지식공유자2021.08.09
안녕하십니까,
실습에 사용된 Faster RCNN, YOLO V3, EfficientDet 모두 뛰어난 성능의 알고리즘입니다. 이들중 EfficientDet이 가장 나은 성능을 보이지만, Yolo v3 구현 패키지가 Ultralytics인데, 이게 Yolo v5에도 동일한 API 인터페이스를 가집니다. EfficientDet이 좀 학습시간이 오래 걸리는데 반해서 Yolo v5는 학습 시간도 상대적으로 작으며, 성능은 거의 EfficientDet과 대동 소이합니다.
시간이 없으시면 강의중 실습 강의만 들으셔도 원하시는 내용을 구현하시는데 문제가 없으실것 같습니다.
감사합니다.
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