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딥러닝 모델을 훈련시키는데 정확도가 낮아서 문제점을 찾는 중입니다.
DFF Net 이라는 것을 이용하여 Contour segmentation을 하는데, 원하지 않는 부분까지 검출이 됩니다.
문제점을 생각해보면,
레이블링 할 때 물체의 모양이 같더라도 어느 특정한 위치의 있는 것이 아니라면 레이블링하지 않았습니다. 예를들면, 똑같은 가위가 사진안에 4개가 나란히 있습니다. 여기서 가장 왼쪽의 가위와 가장 오른쪽의 가위만 레이블링 하고 나머지는 무시한 후에 모델 훈련을 시켰다고 보시면 됩니다.
이런 경우 아무리 훈련을 시켜도 나중에 결과를 보면 가운데 2개도 같이 검출이 되는겁니다.
인간은 모양 뿐만 아니라 위치까지 고려하여 물체를 구분 할 수 있는데, 딥러닝도 이러한 것이 가능한지 알고싶습니다.
해결 방법을 알고계신다면 조언 부탁드립니다.
Object detection이나 segmentation을 할 때 학습된 객체면 모두 검출을 할텐데요. 특정 위치에 있는 것을 제외하려면 출력 결과를 가지고 별도의 코드로 구분을 해야 될 것 같습니다. 같은 객체를 위치까지 고려하여 학습하지는 않는 걸로 알고 있습니다.