tiny kitti 데이터로 MMDectection Train 실... - 인프런

[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

tiny kitti 데이터로 MMDetection Train 실습 - Config와 CustomDataset 동작 메커니즘의 이해 01

tiny kitti 데이터로 MMDectection Train 실습에서 클래스 id 질문

24.05.09 16:33 작성

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기존에 학습된 모델을 가지고 새로운 데이터로 학습하는데, 라벨이 기존 학습된 모델의 라벨과 맞춰져야 하는 거 아닌가요?

gt_labels.append(cat2label[bbox_name])

에서 'Car', 'Truck', 'Pedestrian','Cyclist' 의 라벨번호가

기존 학습된 모델의 'Car', 'Truck', 'Pedestrian','Cyclist'의 라벨번호와 같아야 하는 것이 아닌지 문의합니다.

python 머신러닝 딥러닝 keras tensorflow 컴퓨터-비전

답변 1

권 철민

지식공유자

2024. 05. 10. 22:38

안녕하십니까,

질문을 잘 이해하지 못했습니다.

기존에 학습된 모델을 가지고 새로운 데이터로 학습하는데, 라벨이 기존 학습된 모델의 라벨과 맞춰져야 하는 거 아닌가요?

=> 기존 학습된 모델이 어떤 것을 뜻하는 건지요? 어떤걸 의미하는지 잘 모르겠습니다.

coco 로 pretrained 모델을 의미하시는 건지요? 만약 그렇다면 pretrained 모델은 가중치만 초기 학습시에 활용하므로 label은 어떻게 설정하든 상관 없습니다.

만약 원하시는 답변이 아니면 다시 글 부탁드립니다.

감사합니다.

Easy Tools

질문자

2024. 05. 11. 17:19

마지막 dense layer (softmax)를 봤을 때 coco pretrained 모델은 80개 분류의 가중치들을 가지고 있는데, 4개 분류로 변경하면 기존 가중치들을 어떻게 사용하나요? 0번인 'Car'는 동일한 Label이라서 동일한 가중치를 사용하고 나머진 아닌 거 아닌가요?

권 철민

지식공유자

2024. 05. 11. 23:46

coco pretrained 모델을 이용한다는 것은 마지막 dense layer는 사용하지 않는다는 것입니다. 사용하게 되면 coco label을 따르기 때문에 그렇게 하면 안됩니다. 마지막 dense layer는 새로운 오브젝트 레이블에 맞게 설정이 됩니다.

Easy Tools

질문자

2024. 05. 13. 17:41

좋은 답변 감사합니다!

RoI Pooling Layer 다음에 dense layer 2개와 classes와 boundary box 이전에 각 dense layer 1개가 있는데, 마지막이라면 classes와 boundary box 이전에 각 dense layer 1개를 말씀하시는 건가요?