MMDetection RCNN 학습 관련

아하 그러면 MMDetection은 전체 layer를 unfreeze하고 학습시키는 것인가요?

mmdetection의 flip 관련

flip_ratio=0.5 이면 50%의 확률로 이미지를 뒤집는다는 의미같은데요, 원본이미지에 추가로 학습을 하는것이 아니라 원본이미지를 flip 적용한 이미지만 학습한다는 의미인가요?

colab Error 관련

네 감사합니다.

colab Error 관련

YOLO를 통해 라쿤 데이터셋을 학습하는 과정을 보고 제가 커스텀하여 모델을 만들었는데, 선생님 말씀대로 버전에 문제가 있는것 같습니다. 제가 해결하려 노력해도 어떤것을 고쳐야 할지 감이 안와서요. 기다리고 있겠습니다!

colab Error 관련

네 런타임 다시 시작을 한 후에 수행을 해도 동일 오류가 발생합니다.

yolo 모델 크기 관련

input_shape 부분을 수정하는게 맞지 않나요? 480x480으로 수정해도 모델의 크기가 235.47M으로 변하지 않는것 같습니다. 모델의 크기를 키울 수 있는 방법이 없을까요? (사진)

yolo 관련 질문

제가 한 블로그에서 봤는데요. https://m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=skk1991&logNo=221636685354&proxyReferer=https:%2F%2Fwww.google.com%2F backbone 전체의 conv층이 아닌, conv층의 상위층 일부만 학습시켜서도 성능을 측정해 보겠습니다. 점점 이해가 잘 되고 있습니다 감사합니다~!

yolo 관련 질문

감사합니다 2.의 질문은 잘 이해하게 되었습니다. 1.의 질문도 답변 해주실 수 있을까요? 실험적인 영역이라서 질문 자체가 모호한데, 제가 스스로 궁금증을 해결할 수 가 없네요.

yolo 전이 학습

label 1에 대한 탐지성능을 향상시키기 위해서 1에 대한 데이터만 수집하였습니다. 첫번째 모델.h5에 label 1데이터를 학습시켰더니 label 1에 대해서만 탐지하는 모델이 되었습니다 ㅠ (사진)

바운딩 박스 정보에 대한 질문 있습니다~

이분의 2번 질문을 보고 궁금한게 생겼는데요, 객체가 있을 가능성이라는건 해당 모델이 가지고 있는 래이블이 있을 가능성이라고 생각해도 되나요?