엥커박스 크기 및 중복 생성 방지에 관한 질문

[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

SSD의 이해 03 - SSD 네트웍 구조와 Multi Scale Feature Map/Anchor box의 활용

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좋은 강의 찍어주셔서 감사합니다.

해당 강의를 토대로 공부를 하며 모델을 제작 중에 학습 후 inference_detector을 돌리고 나면 같은 물체를 여러번 잡는 문제가 발생합니다. 또한 이용중인 이미지의 크기가 작아서 인지 엥커박스의 크기가 전체 화면을 잡아주는 경우가 발생하고 있습니다.
그래서 이를 방지하고자 rpn_head의 anchor_generator를 수정해보았으나 학습이 안되는 모습을 관찰하였습니다.

사용 모델 :

faster_rcnn_r50_caffe_fpn_mstrain_3x_coco.py

이때 사용 이미지의 class는 1개였습니다. 어떤 식으로 이것을 수정할 수 있을까요? 또한 어디 부분의 강의를 들었을 때 이와 관련된 내용을 알 수 있을까요?
감사합니다.

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답변 1

권 철민

지식공유자

안녕하십니까,

같은 물체를 여러번 잡는 bbox가 나오는 경우는 주로 학습 데이터가 많지 않아서 충분히 학습이 되지 않는 경우가 일반적입니다. 데이터를 더 많이 늘려 주십시요. 1개 오브젝트라면 최소 2~3백장 정도는 있으시면 좋을 것 같습니다.

감사합니다.

지혁

질문자

저희 데이터가 학습용 데이터가 800장이긴해서
일단 최대한 많은 epoch를 돌려보겠습니다.

이거 외적으로 혹시 엥커 박스 조절은 어떻게 하나요?

권 철민

지식공유자

앵커 박스 조절이 어떤 건지요?

지혁

질문자

엥커 박스가 너무 커서 주위의 다른 물체까지 덮어 버리는 경우가 발생하여 이러한 현상을 방지하고자 앵커박스 중 크기가 일정 수준 이하의 엥커 박스만 표시하고 싶습니다.

인터넷에서 검색해본 결과 configfile 속의 anchor_generater을 이용하여 조절을 한다고 합니다만, 수정해 보아도 큰 변화가 보이지 않습니다.

권 철민

지식공유자

일반적으로 anchor box 기본 크기 설정은 거의 건들지 않습니다.

먼저 이전에 말씀드린대로 많은 학습 데이터로 학습을 해보시고, 안되면 다시 말씀해 주십시요.

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