6/23 두번째날

오늘은 Yolov4를 github에서 다운받아 이미지와 동영상을 실행하고 파일 시스템 Ext4의 파일 구조를 공부했다.

 

앞으로 전이학습(transfer learning)을 할 계획이다.

테스트 할 때 기존 coco dataset의 object set을 지우지 않고 새로운 이미지의 object를 추가해서 학습하는 것을 목표로 한다.

그 예시로 기존 coco dataset 80개 object에 3개의 새로운 object를 추가하고 각각 이미지를 추가해서 학습한다.

문제는 데이터셋이 너무 적다는 것, 그에 따른 데이터의 편차가 일어나 오버피팅이 발생할 수 있다는 점.

데이터셋의 물체의 box를 수작업으로 지정해줘야 한다는 점이다.

 

오버피팅를 해결하는 방법 중 하나는 데이터의 수를 늘리는 방법이 있다.

이점을 자동화 할 수 있는 것이 이 과제의 포인트인 것 같다.