pretrained 모델

안녕하십니까,

pretrained 모델을 사용한다고 추가된 객체만 더 학습시키면 기존의 mscoco 객체 + 추가 객체를 detection 할 수 없습니다.

pretrained 모델을 사용하는 것은 기존의 mscoco에서 학습된 딥러닝 모델의 가중치값을 이용하겠다는 의미입니다. 그러니까 모델 학습 시 처음부터 가중치값을 학습하지 않고 기존에 학습된 가중치 값을 이용해서 성능을 향상시키겠다는 의미일 뿐입니다.

때문에 pretrained 모델을 기반으로 새로운 이미지 기반에서 별도의 객체들을 학습 시키면 이 새로운 이미지 기반의 객체들을 검출할 수 있는 모델을 만드는 것인데, 이때 새로운 이미지 객체들을 학습할 때 기존 pretrained 모델의 가중치만 이용을 하게됩니다.

따라서 기존의 pretrained 모델을 기반으로 별도의 객체들을 학습시키면 해당 객체만 검출하는 모델이 만들어지게됩니다.