YOLO를 활용한 식재료 분류 및 요리 레시피 추천 딥러닝 프로젝트#3 (추가 라벨링 이미지 병합 주의!)

이미지 분류 학습결과 고등어의 성능이 너무 좋지 않게나왔다.
물론 고등어 이미지를 더 구해서 학습시키는 방법이 제일 좋지만 최종 발표까지의 시간이 얼마 없어 수정할 수 있는다른 부분을 살펴봤다.

그 와중에 학습한 이미지의 평가를 위한 val 폴더에있는 고등어의 이미지가 아래와 같이 고등어의 특색이 너무 없어 제대로된 평가를 할 수 없다고 생각했다. 그래서 해당 이미지를 지우고 다른 고등어 이미지를 추가 라벨링 한 뒤 다시 예측을 돌려보니 고등어 예측 결과가 없는 것을 보면서 왜 이런 현상이 발생하나 생각이 들었다.

val 폴더에 있는 고등어 이미지
(고등어 판별 기준 이미지라고 지정하기 어려운 이미지)

바로 새로 업데이트한 고등어 이미지의 실제 정답을 보여주는 이미지에서 고등어를 양파로 인식하고 있다는 것이었다.

이 부분에 대해서 확인해본 결과 다음과 같은 부분에서 문제가 발생하고 있음을 확인했다.

• 내가 추가 라벨링한 파일을 .txt 파일로 변환 한 결과 해당 파일만 변환했으므로 고등어의 번호가 0번으로 되었다.
• 반면 모델 학습과 예측을 위한 .yaml 파일에서 부과되어있는 고등어 번호는 36번이고 0번은 양파로 부과되어 있음을 확인했다.
  
• 결국 단순히 val 폴더에 파일만 추가하면 안되고 .txt 파일에서 고등어에 부과되어있는 0번을 -> 36번으로 바꿔줘야 한다는 것이다.