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안녕하세요, 강사님.
몇 가지 질문이 있어 조심스레 여쭤봅니다.
1.
mm_mask_rcnn_train_balloon를 커스텀 데이터 세트로 돌리고 있는데
아래 코드에서 validate=False로 설정하면 문제가 없이 작동하는데
True로 하면 36에포크로 설정을 해줬는데 12에포크까지만 돌고 검증이돼서 결과값이 나오고 세션이 종료됩니다
어떤 문제를 해결해줘야할까요,,?
# epochs는 config의 runner 파라미터로 지정됨. 기본 12회
train_detector(model, datasets, cfg, distributed=False, validate=True)
강의에서 제공되는 코드는 test set이 아닌 validation set으로 성능 검증을 하는 건가요?
아래 나오는 AP와 AR 값 말고 각 클래스 별로 precision 과 recall값도 확인할 수 있나요?
답변 1
0
권 철민
지식공유자
안녕하십니까,
음, mmdetection이 버전업이 되면서 validate=True로 segmentation의 evaluation시 중간에 다운이 되는 현상이 있습니다. 그래서 현재는 validate=False를 권장드립니다.
네, validation set으로 성능 검증을 합니다.
mmdetection에서 AP, AR말고 클래스별 Precision과 Recall값은 확인이 안될 겁니다.
감사합니다.
권 철민
지식공유자
보통은 segmentation의 정확도를 볼 때 픽셀 단위로 해당 object를 검출했는지로 판단합니다.
그러니까 예측 object의 개별 픽셀들이 실제 object의 개별 픽셀과 하나하나씩 맞았는지로 정확도를 판별합니다.
관련해서 또 질문이 있습니다..!
그럼 segmentation에서 정확도는 성능지표로 안쓰지만 구하고자하면 구할 수 있을까요?
이때 정확도를 정답인 것과 정답이 아닌 모든 객체 중에 예측된 것중에 정답인 객체의 비율(판별률)로 봐도 될까요?