728x90 반응형 SMALL Genetic Algorithm2 [Object Detection] YOLOv5 성능 높이기 YOLOv5 성능 높이기 Background image 넣기 : 배경 이미지는 탐지할 객체가 없는 데이터들을 의미한다. 배경 이미지를 넣어주면 False Positives (FP)가 줄어드는 효과를 볼 수 있다. 전체 학습 데이터 셋에서 배경 이미지의 비율을 0 ~ 10% 정도를 추천한다. COCO 데이터 셋은 1000개의 배경 이미지를 가지고 있다 (학습 데이터 셋의 1%) Pretrained weights 사용 : 작거나 중간 정도 사이즈의 데이터셋에 추천한다 (train.py시 --weights 인자값 넣기). Epoch : epoch는 300부터 시작해서 overfit이 발생하면 줄이고 발생하지 않으면 600 또는 1200으로 점점 증가시킨다. 이미지 사이즈를 640으로 설정하기 : COCO 데이.. 2023. 6. 15. 16. 유전자 알고리즘 (Genetic Algorithm) 유전자 알고리즘 (Genetic Algorithm) 문제에 대한 해를 표현하는 염색체가 집단을 이루어 해집단을 구성하고 유전 알고리즘의 진행 과정속에서 부모 세대와 자식 세대의 역할을 반복적으로 하게 된다. 유전 알고리즘은 생물이 살아가면서 교차, 돌연변이, 도태 등으로 환경에 적합하도록 진화한다는 가설에 기반을 둔 최적화 기법이다. 시간 축 상에서 여러 번 계산을 반복해 단계 수를 쌓아서 궁극적으로 구하고 싶은 결과에 수렴한다. 진화 연산의 과정에서 교차와 돌연변이 등 진화론 아이디어를 도입한 계산 방식이다. 진화 연산 1. 집단성 : 개체 다수를 집단으로 설정해 동시에 탐색할 때는 병렬 연산한다. 2. 가능성 : 탐색 공간( 설명 변수와 목적 변수 등이 취할 수 있는 값의 범위)의 자세한 사전 지식을.. 2021. 12. 22. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
