11주차-ObjDetect(1)

TensorRT

TensorRT는 추론에 맞게 딥러닝 모델 최적화하고 프로덕션 환경에서 GPU에 배포하기 위한 런타임 생성하는 라이브러리

아래 페이지 따라가면 사용 가능
https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/blob/master/docs/building-repo-2.md

중간에
detectnet /dev/video1
detectnet --network=ssd-inception-v2 /dev/video1
카메라 창 확인 가능

딥러닝 결과를 향상하는 방법

1. 딥러닝을 위한 많은 데이터 세트 준비
2. 훈련시킬 아키텍쳐 결정
3. 적절한 솔버 선택
4. 가중치가 최적화되도록 순전파와 역전파를 통해 훈련
5. 에러율이 낮아질때까지 반복 (최적의 learning_rate 찾기)
6. 에러율이 낮아지고 정확도가 높아지면 딥러닝 모델 완성
7. 이 모델을 이용하여 추론하면 새로운 입력값에 대한 정확도가 높은 예측값을 얻음

에러 주원인: 잘못된 데이터 세트 or 오버피팅