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[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

Yolo v3 Custom Dataset 결과 데이터 분석을 어떻게 해야 할 지요?

해결된 질문

21.11.25 10:38 작성

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3K

1

교수님 안녕하세요 . 개정되고 나서 다시 정주행 하고 있고 있습니다. 좋은 강의 감사드리고 교수님 강의들 머신러닝과 오라클 강의 또한 아주 잘 듣고 있습니다.
 
교수님 Yolo v3 Custom Dataset으로 학습 후 아래와 같이 텐소보드를 통한 결과 같은데 이 부분을 어떻게 해석을 하고 보완을 해야할 지
강좌 내용에는 아래와 같은 Train 에 대한 학습 Result 를 하는 내용을 아직 제가 찾지 못해서 데이터를 분석하고 이해하는 법을 알고자
이렇게 두루뭉실하게라도 여쭙니다.
 
감사합니다.
 
 
 

답변 3

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권 철민님의 프로필 이미지
권 철민
지식공유자

2021. 11. 25. 22:55

안녕하십니까, 

첫번째 그림은 아마도 학습 epoch시마다 이미지의 오브젝트를 검출한 이미지를 나타냅니다.  일반적으로 학습을 진행하면서(즉 epochs를 계속하면서) 좀 더 나아지는 오브젝트 검출 이미지가 되어값니다. 

두번째 그림은 학습과 검증 데이터의 epochs시마다 loss값 감소 그래프와 mAP 증가 그래프 입니다. 

box_loss는 box의 좌표값을 학습할 때 loss, obj_loss는 object인지 아닌지의 loss, cls_loss는 해당 object class 학습시 loss 그리고 IOU를 0.5로 했을 때 mAP, IOU를 0.5:0.95까지 했을 때 mAP 입니다. 

세번째 그림은 confusion matrix를 히트맵 형태로 표현한 것 같습니다. CU_A, JUT 오브젝트인 경우 다 Detect하는 것 같습니다. 다만 soot의 경우는 오브젝트가 거의 없는 것 같습니다. 

네번째 그림은 box의 중심좌표 x, y와 width, height값이 어떻게 분포되어 있는지 histogram을 나타내고 있습니다. 전반적으로 오브젝트들이 이미지 상의 어디에 위치하고 크기는 어떻게 되는지 알수 있습니다. 

마지막 그림은 이미지 데이터 세트에서 cu_a, jut, soot 오브젝트들의 전체 건수를 나타내고 있으며, 개별 오브젝트별로 box의 중심좌표 x, y와 width, height값이 어떻게 분포되어 있는지 histogram을 함께 나타내고 있습니다. 

감사합니다. 

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치요/DataScientist님의 프로필 이미지

2021. 11. 28. 00:01

안녕하세요,

 

완료된 모델을 대상으로 False Positive를 계산하는 방법이 있을지 궁긍합니다.

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sungho kang
질문자

2021. 11. 29. 08:42

저는 Wandb 연동해서 쓰고 있습니다. 

치요/DataScientist님의 프로필 이미지

2021. 11. 30. 21:10

감사합니다. 띄엄띄엄 듣느라 Wandb에 대한 설명을 확인하지 못했는데, 혹시 현 강의에 내용이 있는지요?

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sungho kang님의 프로필 이미지
sungho kang
질문자

2021. 11. 26. 11:45

감사합니다. 빠르게 답변해주셔서 명쾌한 답변에 공부에 도움이 되었습니다.