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yolov5 학습 궁금점
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안녕하세요 강사님 강의를 보면서 여러가지 학습을 해보고 있습니다. 지금 yolov5를 이용하여 학습을 진행하고 있는데 2가지 궁금증이 생겨 질문 드립니다.
첫번쩨로 데이터를 찾아보니 여러형식의 어노테이션 데이터가 있는데 (Bounding Box, polygon, poly line, point, Cuboid, Semantic sefmentation) yolov5 다른형테의 어노테이션도 학습시킬수 있나요? Bounding Box와 poly line을 같이 사용하여 학습을 시키고 싶은데 가능 한가요?
두번째로는 학습 시킬시에 복합적으로 학습 시킬 수 있나요? 예를 들어 자동차를 디텍션 하고 싶은데 모든 자동차를 디텍션 하는것이 아닌 정지선을 위반한 자동차를 디텍션 하고싶습니다. 가능 할까요?
혼자서 학습모델을 만들어보려고 하는데 하면 할 수록 궁금점이 많아지네요. 매번 친절히 답변해주셔서 정말 감사합니다.
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안녕하십니까,
첫번째로 데이터를 찾아보니 여러형식의 어노테이션 데이터가 있는데 (Bounding Box, polygon, poly line, point, Cuboid, Semantic sefmentation) yolov5 다른형테의 어노테이션도 학습시킬수 있나요? Bounding Box와 poly line을 같이 사용하여 학습을 시키고 싶은데 가능 한가요?
=> yolo v5는 bounding box만 학습이 가능합니다. yolo가 object detection용이라 bounding box로 입력해 줘야 합니다.
두번째로는 학습 시킬시에 복합적으로 학습 시킬 수 있나요? 예를 들어 자동차를 디텍션 하고 싶은데 모든 자동차를 디텍션 하는것이 아닌 정지선을 위반한 자동차를 디텍션 하고싶습니다. 가능 할까요?
=> 음, 흥미로운 질문이군요. 저도 해보질 않아서 살짝 자신이 없습니다만, 정지선과 자동차를 하나의 object로 bounding box를 만들고, 정지선을 위반한 자동차 Object와 정지선을 위반하지 않은 자동차 Object, 두개의 Object를 각각 학습 시켜보면 가능할것 같습니다.
하지만 아무래도 자동차가 명확한 형태를 가진 오브젝트임에도 불구하고 정지선은 너무 단순한 오브젝트라 이 두개를 하나의 오브젝트로 학습을 시켜서 정지선을 위반한 자동차, 그렇지 않는 자동차를 구분하는 모델 성능이 좋을 지는 조금 의심이 됩니다.
감사합니다.