2022-01-09

Data Version 1.

• YoloV3 / Train data : 218 / Valid data : 55
• mAP가 너무 낮게 나온다 → 라벨링에 문제가 있나..?

Data Version 2.

• YoloV3 / Train data : 239 / Valid data : 61
• V1 보다는 괜찮은 mAP를 얻었다.

2022-01-12

Data Version 1 and 2

• YoloV3 / Train data : 573 / Valid data : 80

• → train과 valid를 제대로 나눠주지 않았다..

• YoloV3 / Train data : 493 / Valid data : 80

• mAP는 Version 2. 보다 더 나쁜 성능이 나왔다 왜 일까 ?..

• 직접 확인해보니 나름 괜찮을지도..!

  

2022-01-16

Get Bounding Box

앞서 학습한 모델을 사용하여 새로운 이미지 데이터를 Input으로 주어 정확한 Bounding Box는 아니더라도 그 영역을 추출하고 직접 확인 후 Bounding Box(BBOX)를 수정하는 과정을 거칠 예정이다. → ( 라벨링 시간 단축을 위해 )

다음은 모델을 통해 새로운 이미지 데이터를 Input 하면 검출된 부분의 BBOX를 추출하는 코드입니다.

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