이게 제 기존 하이퍼파라미터 값수치인데,
결과를 예측할때 이미지의 너무 일부문만 포함되있어도 높은확률로 예측하더라구요.
iou_t 값을 올리면 많이 포함되있어야 positive로 인식할까요?
iou_t를 올리고 anchor값을 올리면 다양한 크기의 바운딩박스로 많이 비슷한걸 예측하는 방향으로
학습이되는걸까요?
아래 답변은 OpenAI의 GPT-3.5(ChatGPT) 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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iou_t는 Intersection over Union (IoU) training threshold로, 예측한 bounding box와 ground truth bounding box의 IoU가 이 값보다 크면 positive로 인식하게 됩니다. 따라서 iou_t 값을 높이면 예측한 bounding box와 ground truth bounding box가 더 많이 겹쳐야 positive로 인식하게 됩니다.
anchors 값은 YOLOv5에서 사용하는 anchor box의 개수를 의미합니다. anchor box는 이미지 내에서 object가 존재할 가능성이 높은 영역을 미리 지정하는 것으로, anchor box의 크기와 개수를 조절하여 모델의 예측 정확도를 높일 수 있습니다. anchors 값을 높이면 anchor box의 크기가 작아지므로 작은 object를 더 잘 예측할 수 있게 됩니다. 따라서 anchors 값을 높이면 다양한 크기의 object를 잘 예측할 수 있는 모델이 학습될 가능성이 높아집니다.
따라서 iou_t 값을 높이고 anchors 값을 높이면 다양한 크기의 object를 잘 예측할 수 있는 모델이 학습될 가능성이 높아집니다. 하지만 anchors 값을 높이면 모델의 예측 정확도가 높아지지만 학습 시간이 더 오래 걸릴 수 있으므로 적절한 값을 찾아서 사용해야 합니다.
아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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네, 맞습니다. iou_t 값을 높이면 정답 박스와의 IoU가 더 높은 경우에만 positive로 인식하게 됩니다. 이를 통해 이미지의 일부분만 포함된 경우에는 더 낮은 확률로 예측하게 될 것입니다. 하지만 너무 높은 값을 설정하면 학습이 어려워질 수 있으니 적절한 값을 찾는 것이 중요합니다.
또한, anchor 값을 높이면 다양한 크기의 바운딩 박스를 예측하는 방향으로 학습이 진행됩니다. 이를 통해 더 다양한 크기의 객체를 탐지할 수 있게 됩니다. 하지만 anchor 값이 너무 높으면 학습 속도가 느려지고 복잡도가 증가할 수 있으니 이 또한 적절한 값을 찾는 것이 중요합니다.
따라서, iou_t와 anchor 값을 조절하여 원하는 결과를 얻을 수 있습니다. 실험을 통해 가장 적절한 값을 찾아보시길 권장합니다.
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