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Labeling /recall 문의
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교수님 안녕하세요 수강생입니다
현재 가르쳐주신 Mmdetection- faster-rcnn으로
실제 모델에 적용하여 tranning 중 문의사항이 있어 메일 보내드립니다.
◇ 문의사항
1. Recall이 낮을때
: 실제 모델이 적용했을 경우 Accuracy는 상당히 높으나
Recall이 너무 낮아 검출이 잘 안되고 있습니다 ㅠㅜ
이를 극복하기 위해 이미지 수를 늘리려 합니다. 맞는 방향일까요?
2. Labeling 시 겹침 문의
: 라벨링 시 각 객체간 너무 인접해 있어 box 설정시 겹치게 됩니다.
이럴경우
제외하고 넘어가야할까요? 아니면 같은 class의 객채만 아니면 겹쳐도 상관없을까요?
바쁘시겠지만 답변 부탁드립니다
감사합니다.
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안녕하십니까,
1. Recall이 낮을때
: 실제 모델이 적용했을 경우 Accuracy는 상당히 높으나
Recall이 너무 낮아 검출이 잘 안되고 있습니다 ㅠㅜ
이를 극복하기 위해 이미지 수를 늘리려 합니다. 맞는 방향일까요?
=> 이미지 수와 객체/레이블 수를 가능한 한도로 늘리는게 좋습니다.
2. Labeling 시 겹침 문의
: 라벨링 시 각 객체간 너무 인접해 있어 box 설정시 겹치게 됩니다.
이럴경우
제외하고 넘어가야할까요? 아니면 같은 class의 객채만 아니면 겹쳐도 상관없을까요?
=> 너무 인접해 있으면 box 설정할 때 오브젝트의 전체 영역이 아닌 일부 영역으로 라벨링을 적용해 주시면 됩니다. 그러니까 사람이라면 어깨 너비를 좀 좁혀서 설정하거나 다리 부분을 제외하거나, 다만 얼굴은 겹치지 않는게 좋습니다. 가능하다면 겹치지 않게 해야 합니다. 너무 작은 오브젝트라면 아예 안하시는게 좋을 수도 있습니다.
감사합니다.