Yolov8 객체 인식-2

[jaewon]

현재 drive 파일입니다. 학습을 총 2번 했는데 train,train2에 각각 weights/best.pt 파일이 들어가 있습니다. 저번 질문에서의 대답이 마지막에 만들어진 train2에 모든 데이터셋의 학습결과가 들어가는 것이 맞는지 궁금합니다.

또 해당 이미지처럼 한 이미지에 여러 같은 shape를 넣어 annotate 시키고 학습시키면 정확도가 올라가는지 아니면 한 개의 shape 만큼의 정확도가 오르는지 궁금합니다. (이런 식으로 학습시켜야 할 이미지의 총 개수를 줄일 수 있는지도 궁금합니다.)

[Sydney]

안녕하세요.
질문 내용 답변 드립니다.

1. 일반적으로 학습을 여러 번 진행할 경우, 기존 train 폴더가 존재하면 train2, train3, train4…와 같이 숫자가 붙은 폴더가 생성됩니다. 따라서 전달해주신 폴더 구조를 기준으로 보면 train2 폴더가 가장 최신 학습 결과일 가능성이 높습니다. 여전히 구분이 잘 되지 않는다면, train 폴더의 result.csv 파일과 train2 폴더의 result.csv 파일을 열어서 epoch나 loss를 비교해보시면 더 정확할 듯 합니다.

2. 하나의 이미지 안에 여러 개의 도형이 포함되어 있다면, 도형의 개수가 적은 것보단 도움이 되겠으나 남겨주신 이미지처럼 동일한 이미지가 반복되는 형태는 추가적인 정보가 크게 늘어나지 않기 때문에 유의미한 효과를 기대하기 어려울 것 같습니다. 도형의 개수가 반드시 모델의 정확도와 비례하는 것은 아닙니다. 정확도 향상이 필요하다면 남겨주신 것 같은 이미지보다는 더 다양한 환경(크기, 각도, 조명, 배경, 겹치는 정도 등)에서의 이미지 자료를 보충해보시는 것을 추천드립니다.