SSD 딥러닝 모델 질문

우선, 답글 달아주셔서 정말 감사드려요!! 많은 부분이 해결 되었는데, 제가 애매하게 질문한 것들이 많았네요.. 1. 딥러닝 모델이 특정 물체만 인식하게 한다면, 정확도가 향상될 수 있나요?(예를 들어, 화면상에서 사람과 자동차 중, 사람만 감지하도록 설정하고 싶은데.. 어떤 식으로 할 수 있는지, 사용하는 함수가 무엇이 있는 지 궁금해요) => 딥러닝 모델이 특정 물체만 인식하게 한다면, 정확도가 향상된다는 의미를 잘 이해하지 못했습니다. 사람과 자동차중 사람만 감지하고자 한다면 모델에서 사람만 학습하면 됩니다. --> 여러 물체를 학습한 모델과, 사람만 학습한 모델 중 정확도가 뭐가 더 우수할 지 궁금해요 저장된 이미지와 다른 이미지에 대한 반응을 한다--> 어떤 딥러닝 모델에 적합한 설명일까요? => 이것 역시 제대로 질문을 이해하지는 못했지만, 질문에 숨겨진 다른 의도가 없으시다면 이건 학습이 잘못되었거나 모델이 성능이 떨어지기 때문입니다. --> 모델의 기능에서, 이미지 분류에 가장 적합한 모델(속도와 정확도 측면)이 무엇인 지 질문한 거였는데, 모델의 성능을 부정해버린 느낌으로 작성 되었군요.. ㅎㅎㅎ [논외 질문] 딥러닝 모델을 제대로 사용해봤다! 하려면 어떤 부분까지 고려해봐야 하는 지 궁금해요! => 질문이 너무 포괄적이라 어떻게 답변을 드려야 할지 모르겠군요. 제대로 사용해봤다라고 생각하는 구체적인 사례를 적어주셨으면 합니다. --> 제가 고등학생인데요! 이미지 처리에 관심이 있어서 딥러닝을 공부하고 있어서요! 딥러닝 모델을 통해서 이미지 상에서 물체를 판별하는 실험을 하고 싶은데, 정밀도와 재현율에 관련해서 Confidence값을 조절하면서 기능을 최적화 해 본다던지, 아니면 함수를 사용해서 딥러닝 모델의 성능을 최적화 해 본다던지.... 이런 여러가지 실험을 해보고 싶은데, 단순한 이미지 판별에서 나아가서 성능을 고려해보려면 어떤 부분(함수 등)을 공부하고 실습하는 게 적절한지 궁금해요