yolo 커스텀 데이터 학습시 범위지정

yolo를 활용해서 통신주를 찾으려고 합니다.(여러번 질문드려 죄송합니다;;)

전에 조언해주신대로 yolo v5로 변경하고, 학습데이터수도 100장이상이 되도록 수정중에 있습니다.

다만, CVAT툴로 영역지정시 아래그림과 같이 깔끔하게 하늘배경에 통신주가 있는경우도 있지만,

풀숲이나, 기타 장애물로 가려진 경우도 다수입니다. 

이런경우 영역지정을 잘나온부분만 특정(상단 안테나, 하단 통신장치)해서 학습시키는 것이 맞을지 그래도 전체(전봇대포함전체)를 지정해주는 것이 맞을지 궁금합니다.

(배경과 상관없이 선택된 영역들의 공통부분을 알아서 인지하는 알고리즘?) 

다른 질문이긴 합니다만

yolov3_inference.ipynb 파일을 참고하면 weights yolov3.pt 파일을 다운받아 

바로 detect하면 coco모델의 사람, 차 등이 바로 인지가 되는데, 

커스텀 데이터로 학습후 detect시 기존 인지되는 물체에 커스텀객체가 추가로 인지되게 할 수 있을까요?

best.pt결과에 기존 coco모델(80개)+내가 커스텀(인크레더블) 같이 표시

다시한번 좋은 강의에 감사드립니다^^