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질문

2023.08.15 14:23

tensorflow 사물 인식 관련 인식율 상향 방법 문의

babozone https://gigglehd.com/gg/14720224

조회 수 904 댓글 16

안녕하세요

탱크 색적기를 만들고 있는데, 이게 생각보다 잘안되네요

감지됨.png

이런 애들은 당연히 잘되고

감지됨 3.png

요런 애들까지도 잘되는데

이런애들은 감지가 안되는 ...ㅠ

map 점수가 54점 정도인데, 이정도면 상품성이 없겠죠...?

물론 정밀 사진에는 잘먹힙니다만, 가미가제 드론을 만들려면 잘 감지 안되는 저런 유형의 탱크가 잘 감지 되어야 할텐데 말이죠...

정밀사진을 뽑아서 사물인식하려면

> 카메라 비용 증가 > 3축 자이로/떨방 필요 (이건 가능성)> 이미지 처리 파워 증가 필요> 비용 증가!

의 악순환이 될거 같아서.. 최대한 라즈베리파이 공식카메라/ 또는 웹캠 정도로 끝내보려고 합니다.

>데이터를 더 모아야 할지 (현재는 160장 정도로 학습시켜봤습니다)

>domain randomization 를 써먹어야 할지 (이건 적용을 안해봤는데, 적용하면 많은 도움이 될지..?) ...

저는 콤피타를 1도 모르는 정말 문외한이라 여러분들의 도움이 필요합니다!

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Comments '16'

int20h 메인: Intel i7-5960X@4.4GHz, DDR4 2666MHz 128GB RAM, GALAX GTX1080TI ... 2023.08.15 14:55

저건 데이터셋을 모아서 파인튠 하셔야할듯합니다.
?
babozone 2023.08.15 15:26

좀더 사진을 모으고... 가중치 조절을 하라는 말씀이신거죠??
?
꿀먹은물고기 2023.08.15 16:23

학습 데이터에 저런 데이터가 몇장이나 있나요?
?
babozone 2023.08.15 16:34

160장 정도 있습니다
원랜 천장 정도는 써야 하는 걸로 아는데 아직은 가능성 타진 중이라...
맨파워 쏟아 붇기가 여의치 않네요
?
꿀먹은물고기 2023.08.15 18:57

제가 이야기한건...저렇게 감지가 안되는것 과 유사한 데이터가 얼마나 있는가...하는거 였습니다
BEE3E3 idolm@ster.email 2023.08.15 16:35

domain randomization은 image augmentation을 말하시는 것 같은데, 모델 크기가 어느정도 되는지는 모르겠으나 실사 사진 인식이라면 당연히 필요한 부분인 것 같고 무엇보다 데이터가 160장이면 너무 적은것같습니다...
360Ghz case kill mark: BQ SB 802 white, CM H500m qube 500 FP, 3r L600/700/900/... 2023.08.16 17:46

저도 여기에 힘을 싣고 싶네요. 크롭으로 대충 딴다고 쳐도 160장이면 상품을 논하기도 힘든 레벨이라...
?
babozone 2023.08.17 22:45

이리저리 쳐내니 이미지 구하는게 쉽지가 않네요
과최적화 피하기 위해선 다양한 각도에서 찍은 사진이 필요할텐데, 아무리 찾아도 얼짱각도 뿐이라 ㅠ
BEE3E3 idolm@ster.email 2023.08.20 23:30

사진을 구하는게 쉽지 않다면 본문에서 말씀하신대로 domain randomization을 적용한 시뮬레이션 환경에서 학습을 진행하는 경우도 있습니다.
?
시로이소닉 2023.08.15 16:54

제가 공부할 때에는 보통 300장 정도 모아야 한다고들 말하곤 하였습니다. 그리고 다양한 위치에서 찍은 사진이 있다면 더욱 도움이 됩니다. 사진을 모으기 어려우시다면, 사진을 돌린다던가 뒤집는다던가 뭐 그런 것으로도 나름 효과를 볼 수 있습니다.
... 그리고 YOLO pre-trained된거 구하셔서 거기다 Transfer로 학습하시면 더욱 잘 됩니다.
폴짝쥐 2023.08.16 19:58

그냥 위에서 찍은 사진 더 넣고 학습하시면 됩니다
?
babozone 2023.08.27 16:19

좀 더 사진을 모아보겠습니다
Colorful 2023.08.18 15:32

같은 객체라도 이미지 유형 별로(정면샷, 측면샷, 버드아이뷰 등) 절대적인 데이터 수가 모자란 것으로 예상되는 만큼 네트워크를 통과하면서 Feature가 원래 학습한 내용이랑 많이 동떨어져서 인식률이 낮지 않을까 싶네요.

YOLO같은 모델이 특징을 잘 뽑는다지만 애초에 다수의 정면 이미지로 학습한 모델은 버드아이뷰 이미지를 보고 같은 객체를 구분하기가 어렵습니다...

데이터가 많아서 과적합이 일어난게 아니라 적어서 과적합이 일어난게 아닐까 합니다.

저는 간단한 사이드 프로젝트로 만들었던 모델이 데이터셋으로 augmentation없이 이미지 5만장 가량 썼던 경험이 있네요.
?
babozone 2023.08.27 16:18

구글을 탈탈 털어도 5만장은 ㅠ....
?
멘탈소진 2023.08.21 16:20

자율주행 데이터로 gta쓴것처럼 월탱 스샷 같은걸 쓸순 없을까요?
?
babozone 2023.08.21 18:34

사실적인 그래픽이라면 가능할꺼라고 생각합니다
저도 맨처음엔 월탱 스크린샷으로 러닝 돌릴려고 했습니다

작성된지 4주일이 지난 글에는 새 코멘트를 달 수 없습니다.

X, 순위하락으로 Formaly Twitter 붙이다.

우린 이런걸 가지고 바보천치라고 하기로 했어요.

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