안녕하세요 선생님!선생님 강의해주신 내용 바탕으로 개인 프로젝트를 진행하는 와중에 10일동안 구글링을 통해서도 해결을 못한 문제가 있어 여쭤봅니다..!AI허브(https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100)에서 받은 컨테이너고유번호(BIC)를 FasterRCNN으로 detect하는 코드를 작성중인데, 6천개로 학습시키고 학습시켰던 데이터 일부로 evaluation을 하면 검출을 잘 하는데, 새로운 데이터(학습데이터와 유사한 이미지)로 evaluation을 하면 아무것도 검출을 못하는(빈 텐서만 출력) 현상이 일어납니다. 에폭을 1부터 10까지 해보고 loss가 0.01까지 줄어들며 수렴하는것을 확인했는데도 아무것도 검출을 못하네요.ㅇ모델 : pytorch fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)ㅇ학습과정 * 구글코랩 활용1. AI 허브 json파일을 coco 형식으로 변경(시각화를 통해 정상변경 확인)2. customdataset 정의3. 학습환경 설정 및 학습4. 가중치 저장5. evaluation 환경 설정(pretrained=False) 및 evaluation(가중치 로드)6. pycocotools로 평가지표 출력 구글코랩에서 작성한 코드는 링크로 첨부했습니다.https://colab.research.google.com/drive/1dq4wx7M5GFwLSrz8lcCLIL431Othr94Otrain 모드 모델정의하고, eval모드 모델 정의하는 부분에 뭔가 오류가 있는것 같은데 못 찾겠습니다...ㅜㅜ