https://github.com/WongKinYiu/yolov9/tree/main욜로에서 models.yolo.py나 models.detect.custon.yaml을 제작해 pth로 저장하고자합니다..기존 욜로백본 yolov9.yaml을 수정해도 상관없고, 새로 얌파일을 추가해도 상관은 없는데, 전혀 갈피가 안잡혀서 도움 요청드립니다. 사실 백본을 바꾸기보단 파이토치로 새로 짜보려했는데, 제가 그냥 학습에서 엔지니어링으로 옵션 건드는건 했어도, 아예 레이어 설계하거나 저장하도록 만들어본 적이 없어서 계속 헷갈리네요.. 지금은 프로젝트 코드 다 엎어버렸습니다.

선생님 안녕하세요. 수업을 듣다가 궁금한게 생겨서 여기 강의에서 질문하는게 맞지 않을까 해서 여기에 질문합니다. 1. backbone, neck, head? 이렇게 구조가 있다는데 현재 수업에서 나오는 VGG16, ResNet50, Xception 등은 backbone에 해당하는 모델을 말하는 것일까요? 2. yolo, SSD, RetinaNet을 일컷는 모델이라는 말은 backbone, neck, head를 다 합쳐놓은 모델이라고 부르는 것이겠쬬?? 3. 그렇다면 yolo나 RetinaNet의 backbone을 저희가 임의로 바꿔 사용해도 가능한 것일까요? (원래 기존 것을 사용하면 더 좋겠지만) 4. 이렇게 backbone 모델 등을 바꾸는 것을 Fine tuning이라고 하나용? 아아.. 마지막으로 VGG16의 하이퍼파라미터? learning rate나 가중치 초기화 등 이러한 부분들은 수업에서 처럼 Function으로 사용하면 튜닝이 불가능한 것일까요? 아직 체계가 잘 안 잡혀있따보니..ㅎㅎ 헷갈리는 부분들을 많이 질문하는 것 같습니다. . 그래도 이렇게 질문할 수 있는 곳이 있어 너무 좋습니다!!