안녕하세요, 현재 로보플로우로 라벨링 작업을 하고 있습니다.
roboflow(로보플로우) 바운딩박스 칠 때 1개의 이미지에 여러개의 바운딩박스를 설정하는 게 학습을 약화하는지 강화하는지 궁금합니다.
혹시 도움 주실 수 있는 분이 있을까요?
먼저 어떤 roboflow 질문인지 더 자세히 공유해주셔야 문제를 이해 하는데 도움이 될 것 같습니다.
현재 하시는 task가 객체 검출(object detection)쪽 으로 보이는데요. 1개 이미지에 여러개의 바운딩박스를 추가하셔도 학습에 문제가 되는 경우는 없습니다. 대신 클래스와 바운딩박스 레이블이 정확하면 될 것 같네요.
- 아래 답변은 OpenAI의 GPT-3.5(ChatGPT) 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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여러 개의 바운딩 박스를 설정하는 것이 학습을 강화하는 경우가 많습니다. 이는 객체가 여러 개 있을 때, 각 객체를 인식하고 분류하는 데 도움이 되기 때문입니다.
하지만, 바운딩 박스의 크기와 위치가 서로 겹치거나 중첩되는 경우, 이는 학습을 약화시킬 수 있습니다. 따라서 바운딩 박스를 설정할 때, 겹치지 않도록 주의해야 합니다.
추가적으로, 데이터셋의 크기와 다양성도 학습에 영향을 미칩니다. 가능한 한 다양한 객체와 배경을 포함한 데이터셋을 사용하는 것이 좋습니다.
PyTorch에서는 torchvision 라이브러리를 사용하여 데이터셋을 로드하고 전처리할 수 있습니다. 자세한 내용은 사용자 정의 Dataset, Dataloader, Transforms 작성하기 — 파이토치 한국어 튜토리얼 (PyTorch tutorials in Korean) 를 참고하시기 바랍니다.
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