해결된 질문
작성
·
372
·
수정됨
0
안녕하세요.
tensorflow object detection 공부 중 몇 가지 궁금증이 생겨 질문드립니다.
pretrained model을 이용해 "사과"라는 객체를 탐지하는 A모델을 만들었을 경우, 이 A 모델에 추가적으로 "바나나"라는 객체를 학습 시켜, 최종적으로 "사과","바나나"를 탐지하는 A모델을 만들 수 있는지 궁금합니다.
만약, 1번이 가능하다면,
기존 A모델의 labelmap에 id를 추가하여 "바나나" 입력
기존 A모델의 config 파일에 num class를 2로 변경, "바나나" 학습 데이터(tfrecord) 위치로 변경
하면 되는 걸까요?
만약, 1번이 가능하지 않다면,
"사과" tfrecord와 "바나나"tfrecord를 합쳐서 새로운 tfrecord를 만들고
pretrained model를 불러와 새로운 B 모델을 만들어야 할까요?
답변 1
1
안녕하십니까,
안타깝게도(?) 1번 방식은 동작하지 않습니다.
사과와 바나나 두개로 학습 데이터를 만들고, 기존의 pretrained 모델을 재 학습 시켜야 합니다.
감사합니다.