Resnet152

[검출 모델]

사용 모델

YOLOv5 https://github.com/ultralytics/yolov5

코드 중략 ..

하이퍼파라미터

<aside> <img src="/icons/reference_gray.svg" alt="/icons/reference_gray.svg" width="40px" /> Confidence Threshold (conf)

• 모델이 검출한 결과를 신뢰하는 정도
• 값이 작을 수록 많은 객체를 검출 </aside>

<aside> <img src="/icons/reference_gray.svg" alt="/icons/reference_gray.svg" width="40px" /> Intersection over Union Threshold (IOU)

• 실제 객체와 모델이 예측한 bounding box 사이의 겹침 정도
• 값이 클수록 하나의 객체에 대해 생성되는 bounding box 개수 증가 </aside>

1. 기존 YOLOv5 테스트

⇒ 하이퍼파라미터를 조정해도 4개 중 3개만을 인식. 사용하고자 하는 데이터에 맞게 파인튜닝 필요

2. YOLOv5 파인 튜닝

• AI-Hub 다중 약제 이미지로부터 데이터 추출하여 재구성