안녕하세요, 객체감지 yolov3 -> pb -> tflite 로 변환하여서 라즈베리파이에서 구동시키는데, 객체를 잘 찾기는 하는데 box size가 너무 크고 좌표가 심지어 마이너스 (-) 값이 나오기도 하는데요. Darknet 에서는 다양한 anchor size 를 쓰면 box size가 점점 정확해 졌었습니다. tflite 사용시 box size를 정확하게 맞추려면 어떻게 해야 할까요? 감사합니다.

안녕하세요 선생님, 저는 선생님의 cnn 강의와 컴퓨터 비전 강의를 수강중인 대학원생입니다.   다름이 아니라, Ultralytics YOLOv3 에 대해 궁금한 점이 있는데요,   제가 연구를 위해 train / validation / test 로 6 : 2 : 2 비율로 데이터셋을 구성했습니다.   그런데, 학습을 진행하고 보니, train.py가 학습, test.py가 evaluation, detect.py가 test에 해당하는 것 같았습니다.   여기서 제 질문은, 그렇다면 train.py에서는,   train, val, test 폴더 경로를 입력하는 .yaml 파일에서 train 폴더경로와 val 폴더경로를 학습에 활용하는 것인가요?   소스 코드 자체는 test.py를 validation으로 쓰고, train.py에서는 train과 validation을 어떤 비율로 나누었는지 알려주지 않는 것 같았습니다.   (만약 train.py가 .yaml 파일에서 train 폴더경로만 사용하는 거였다면, 제가 학습을 다시 진행해야 해서요 ㅠㅠ)   Ultralytics YOLOv3가 정확히 어떤 방식으로 데이터를 분할하고, 학습에 어떻게 활용하는지 자세하게 알려주시면 정말 감사하겠습니다!   항상 좋은 강의 진심으로 감사드립니다.