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간단한 YOLO 모델을 직접 만들어서 학습해보자~!

2021.12.08 11:31 2,972 조회 language

점수보다 객체탐지를 공부하는 마음으로 YOLO 초기 버전에서 보다 더 쉽고 간단한 simpleYOLO를 만들어서 학습해 보았습니다.
초기 YOLO의 경우 한셀당 2개의 바운딩 박스를 그리기 때문에 NMS나 IOU등 생각할게 많지만, 박스를 1개만 그리면 아주 간단하게 모델을 만들어볼 수 있습니다.
(물론 점수는 조금 포기하셔야 합니다.)
그림을 Cell^2(가로세로) 크기로 분할하고, 각 셀마다 1개의 라벨을 예측합니다. (C, x, y ,w, h, p1, p2, p3, p4)
그리고 객체가 있을 경우 없을 경우를 나누어 학습만 진행하면 됩니다.
개인적으로 만든 Loss가 좋지 않아서 인지 Batch 학습을 하면 학습이 잘 안되어서 Batch 크기를 1로 학습하였습니다. 
(그래서 시간이 너무 오래 걸립니다 ㅠㅠ, 그래서 5000개의 데이터로만 일단 학습을 진행하였습니다.)

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홍재권
2021.12.08 11:39

제가 대회 존재를 너무 늦게 알아서 제출을 제대로 못했네요 ㅠㅠ

이희재
2021.12.08 11:53

vgg_model.trainable = False

개인적인 생각으로는 vgg 모델을 같이 학습하면 성능이 올라가지 않을까 싶습니다.
vgg를 사전학습 시킨 데이터와 본 대회에 주어진 데이터의 차이가 클 것이기 때문에 특징 추출기로서의 역할이 좀 떨어 질 것 같네요.

제출 못한 것은 아깝네요 ㅠㅠ

홍재권
2021.12.08 12:02

저도 그생각은 했는데 학습이 느려서...못해봤습니다.