플러스프로젝트 배경
PROJECT ISSUES 기존 담당 업체의 AI모델 성능 미달 기존 AI 모델 성능 : 43%, 연구과제 목표 성능 : 80% 117개의 많은 클래스를 보유한 데이터로써 편향성과 밀집도가 불균형한 저품질의 데이터 PROBLEM SOLVING HOW ? 데이터 분석을 통한 수집, 가공 방법에 대한 주관사 및 컨소시엄 컨설팅 모델 아키텍처 재선정 및 하이퍼 파라미터 튜닝 데이터 전처리: 데이터 증
프로젝트 성과
AI학습 결과
AI학습 결과 : mAP 95.1%
핵심 기능
AI 모델 개발
AI 모델 개발
Input tensor 크기 조정
기본 세팅 된 Input tensor의 크기는 원천데이터 이미지 파일의 1/3 수준으로 3pixel 이하로 인식되는 라벨링 객체 수량이 많아 모델 예측 성능 저하
Input tensor 크기 조정
기본 세팅 된 Input tensor의 크기는 원천데이터 이미지 파일의 1/3 수준으로 3pixel 이하로 인식되는 라벨링 객체 수량이 많아 모델 예측 성능 저하
진행 단계
완료
2023.01.
PROJECT ISSUES
기존 담당 업체의 AI모델 성능 미달
기존 AI 모델 성능 : 43%, 연구과제 목표 성능 : 80% 달성
기존 담당 업체의 AI모델 성능 미달
기존 AI 모델 성능 : 43%, 연구과제 목표 성능 : 80% 달성
프로젝트 상세
PROJECT ISSUES 기존 담당 업체의 AI모델 성능 미달 기존 AI 모델 성능 : 43%, 연구과제 목표 성능 : 80% 117개의 많은 클래스를 보유한 데이터로써 편향성과 밀집도가 불균형한 저품질의 데이터 PROBLEM SOLVING HOW ? 데이터 분석을 통한 수집, 가공 방법에 대한 주관사 및 컨소시엄 컨설팅 모델 아키텍처 재선정 및 하이퍼 파라미터 튜닝 데이터 전처리: 데이터 증
