플러스프로젝트 배경
1 문제점 object detection 모델 학습에 필요한 데이터가 부족하거나 특정 조건 데이터 확보가 어려움 단순 랜덤 synthetic 데이터는 실제 데이터와 분포 차이가 발생하여 학습 성능 저하 문제 발생 특정 환경이나 상황을 직접 수집하기 어려워 데이터 편향 문제 발생 2 프로젝트 목표 실제 데이터 구조와 분포를 반영한 synthetic dataset 생성 object detection
프로젝트 성과
데이터 분포를 반영한 synthetic dataset 구축으로 학습 데이터 품질 개선
데이터 분포를 반영한 생성 방식으로 랜덤 대비 학습 활용도 높은 데이터셋 구성
랜덤 생성 대비 구조 기반 데이터 생성 방식 적용
객체 배치 및 구조를 고려한 데이터 생성으로 실제 환경과 유사한 데이터 확보
object detection 학습에 활용 가능한 데이터셋 구성 완료
annotation 포함 데이터셋 구축으로 모델 학습에 바로 활용 가능한 환경 제공
핵심 기능
Synthetic 이미지 생성
object detection 학습을 위한 synthetic 이미지 생성
진행 단계
요구사항 정의 및 데이터 분석
2025.07.
데이터 생성 목적과 필요한 조건 정의 및 데이터 구조 분석
프로젝트 상세
본 프로젝트는 object detection 모델 학습을 위한 synthetic dataset을 생성하고, 데이터 구조를 설계한 프로젝트입니다. 단순 랜덤 생성 방식이 아닌, 실제 데이터의 분포와 구조를 반영하여 학습에 활용 가능한 데이터를 구성하는 것을 목표로 진행되었습니다. 작업 범위는 synthetic 이미지 생성, annotation 생성, 데이터 구조 설계까지 포함되며, Python, Py
