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겹치는 영역에 대한 질문
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안녕하십니까,
전체 학습 데이터는 주로 겹치지 않는 오브젝트들이 있는 이미지를 주로 사용하고, 가급적이면 학습 데이터로 겹치는 영역이 있는 이미지는 많이 사용하지 마시고 일부만 사용하시면 좋을 것 같습니다.
아래 URL에 비슷한 답변이 있으니 참조 부탁드립니다. 감사합니다.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. Alex님, 이미지 내에서 겹치는 구조에 대한 질문에 대해 답변을 드리겠습니다.
이미지 내의 물체가 겹치는 경우, 특히 동일한 클래스의 객체가 겹쳐서 나타나는 상황은 객체 탐지(Object Detection)에서 다소 복잡한 문제로 간주됩니다. 다음은 이를 해결하는 몇 가지 일반적인 방법입니다:
Bounding Box 분할: 겹쳐있는 객체 각각에 대해 개별적인 바운딩 박스를 설정하는 것이 권장됩니다. 다양한 객체 탐지 모델들은 학습 과정에서 이러한 겹치는 영역을 포함해 학습할 수 있습니다.
Annotation 적절하게 진행: 동일한 클래스의 객체가 겹쳐있는 경우에도 모든 객체를 각각 바운딩 박스로 표시해주는 것이 중요합니다. 물체가 많이 겹쳐있는 상황에서는 더 꼼꼼한 레이블링이 필요할 수 있습니다.
모델의 일반화 능력 활용: 최신 딥러닝 모델들은 겹치는 영역에서도 객체를 잘 감지해낼 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 따라서, 데이터셋에서 모든 객체를 잘 레이블링하고 모델이 충분히 데이터를 학습할 수 있도록 하는 것이 중요합니다.
추가로, 관련된 기존 답변을 확인하여 겹치는 객체 문제에 대한 더 많은 해결책을 얻을 수 있습니다. custom dataset을 만들 때 물체가 겹쳐있는 경우라는 게시글에서 유사한 상황에 대한 설명을 제공하고 있습니다. 이 게시글을 통해 확실한 이해를 더할 수 있을 것입니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.