추가 훈련을 통해 신경 네트워크 기반의 인간 탐지 프로그램 (예 : Caffe)의 탐지 정확도를 향상시킬 수 있습니까?

Question

네트워크 카메라의 대형 데이터베이스에 액세스 할 수 있습니다. 이 카메라로 훈련을하면 카메라가 더 좋은 탐지율을 갖도록 할 수 있습니까?

비스듬히하고 약간 흐리게 보이지만 훈련을 위해 얻을 수있는 이미지는 처음에는 훈련 Caffe (PASCAL VOC 2007)에 사용 된 이미지와 매우 유사하기 때문에 내 직감은 아니오라고 말합니다.

저는 훈련 및 테스트를 위해 수천 개의 라벨을 만들 필요가있는 프로젝트를 수행하고 있습니다. 그리고 시간을 낭비하고 있는지 궁금합니다.

다른 메모에서 카메라 별 교육은 어떻게됩니까? 카메라 당 훈련 시키면 내 탐지율이 향상 될까요? 이것은 조금 더 실용적인 것 같습니다.

Answer 1

일반적으로 더 많은 교육 데이터를 사용하면 정확도가 향상됩니다. 그러나 파스칼 VOC와 유사하다면 개선이별로 없을 것으로 기대합니다.

나는 우리가 그 카메라 (각도, 소음 등)에 동일한 데이터 세트에

Answer 2

교육에 대한 데이터의 복잡한을 배울 수있는 정확성을 향상해야 카메라 훈련마다 생각의 결과의 더 높은 기회가있다 더 정확한 모델. 각 카메라에서 비슷한 포즈를 볼 수 있으므로 카메라 당 교육에도 동일하게 적용됩니다.

그러나 작업 모델을 학습하려면 예상보다 많은 시간이 소요되는 거대한 레이블이 지정된 데이터 집합이 필요합니다.