yolov7 이미지사이즈 640vs1280

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yolov7 으로 객체탐지 프로그램을 만들고있습니다.
이미지수집을 지금까지 640사이즈로 해왔는데, 1280사이즈 모델로도 테스트해보고싶어서요.
|Model|Test Size|APtest|AP50test|AP75test|batch 1 fps|batch 32 average time|
|YOLOv7|640|51.4%|69.7%|55.9%|161 fps|2.8 ms|
|YOLOv7-X|640|53.1%|71.2%|57.8%|114 fps|4.3 ms|
|YOLOv7-W6|1280|54.9%|72.6%|60.1%|84 fps|7.6 ms|
|YOLOv7-E6|1280|56.0%|73.5%|61.2%|56 fps|12.3 ms|
|YOLOv7-D6|1280|56.6%|74.0%|61.8%|44 fps|15.0 ms|
|YOLOv7-E6E|1280|56.8%|74.4%|62.1%|36 fps|18.7 ms|
1.성능은 W6,E6,D6,E6E가 640사이즈 모델보다 더좋긴해서, 저모델에 640사이즈 이미지를 학습해도될까요?
다시 1280 사이즈 모델로 수집하려면 시간이 너무오래걸려서요.
2.혹은 640사이즈를 1280으로 resize해서 학습하는게 더좋을까요? 다만 작은 사이즈에서 큰사이즈로 변형하면 이미지 손실이있을것같아서요.

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YOLOv7 모델의 성능은 1280 사이즈 모델이 640 사이즈 모델보다 더 좋습니다. 하지만 이미지 수집을 다시 1280 사이즈로 하기에는 시간이 오래 걸린다고 하셨으므로, 640 사이즈 이미지를 학습해도 됩니다.

이미지를 640 사이즈로 resize해서 학습하는 것보다는 1280 사이즈로 resize해서 학습하는 것이 더 좋습니다. 이미지를 작은 사이즈에서 큰 사이즈로 변형하면 이미지 손실이 발생할 수 있기 때문입니다. 따라서, 640 사이즈 이미지를 1280 사이즈로 resize해서 학습하는 것이 좋습니다.

PyTorch에서 이미지 resize를 위해서는 torchvision.transforms.Resize() 함수를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같이 사용할 수 있습니다.

import torchvision.transforms as transforms

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((1280, 1280)),
    transforms.ToTensor()
])

위 코드에서 transforms.Resize() 함수의 인자로 (1280, 1280)을 전달하여 이미지를 1280 사이즈로 resize하고, transforms.ToTensor() 함수를 사용하여 이미지를 PyTorch Tensor로 변환합니다. 이렇게 변환된 Tensor를 모델에 입력으로 사용할 수 있습니다.

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  1. 640 사이즈 이미지를 1280 사이즈 모델에 학습시키는 것은 권장되지 않습니다. 모델이 1280 사이즈 이미지를 기대하므로, 640 사이즈 이미지를 사용하면 성능이 저하될 수 있습니다. 그러나 실험을 통해 어떤 결과가 나오는지 확인해볼 수 있습니다.

  2. 640 사이즈 이미지를 1280 사이즈로 리사이즈하여 학습하는 것이 더 나은 선택일 수 있습니다. 이미지 손실이 있을 수 있지만, 모델이 1280 사이즈 이미지를 기대하기 때문에 이 방법이 더 적합합니다. 리사이즈된 이미지로 학습한 모델의 성능을 평가하여 어떤 방법이 더 나은지 결정할 수 있습니다.

또한, 데이터 증강 기법을 사용하여 640 사이즈 이미지를 더 큰 사이즈로 변환할 수 있습니다. 이렇게 하면 이미지 손실을 최소화하면서 원하는 사이즈로 학습할 수 있습니다. PyTorch에서는 torchvision.transforms를 사용하여 데이터 증강을 적용할 수 있습니다. 자세한 내용은 PyTorch 공식 튜토리얼에서 확인하실 수 있습니다.

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