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mignon의 CS학습
YOLOv5 Data Augmentation
현재 우리 팀은 프로젝트에 YOLOv5를 사용 중이다. 약 6000장 정도의 image를 labeling 후 학습시켰는데, YOLOv5는 overfitting 직전에 자동으로 학습을 멈추는 특성을 가지고 있어서 학습을 더 진행하기 위해서는 추가로 데이터셋이 더 필요한 상황이었다. 따라서, 우리 팀은 정확도를 더 올리고자 추가적인 학습을 진행하기 위해 augmentation을 진행하였다. 우선 Data Augmentation에 대하여 알아보자. Data Augmentation이란, 한국어로 데이터 증강으로 YOLO 인식 정확도를 높이는 기술이다. 이미지 회전, 노이즈 추가 등의 무작위 변환을 적용하여 원본 이미지를 살짝씩 변형시킴으로써 훈련 데이터셋의 다양성을 증가시켜 새로운 데이터 수집 없이 데이터의 양..
캡스톤디자인프로젝트
2021. 11. 6. 17:03