딥러닝 알고리즘, 프레임워크 추천

Question

제가 하고 있는 프로젝트에 소박하게 tensorflow, keras모델을 사용해서 딥러닝을 이용하고 있습니다. 프로젝트는 예를 들어 자동차를 하나의 객체로 생각해서 어떤 자동차인지 구별하는? 그런 비슷한 학습을 진행하고 있습니다. 근데 객체가 몇 백개 이상 넘어가니깐 날씨나 배경에 따라서 잘 구별을 못하는 것 같습니다. 정확도나 속도 면에서 더 이득을 취하고 싶은데 어떤 알고리즘이나 프레임워크를 사용하는게 더 나을지 궁금해서 질문합니다.

FLUKOT · Answer

객체 수가 늘어남에 따라 구별 이슈가 생기는 것은 샘플이 부족할때도 생기는 현상이여서 샘플을 좀 더 많이 넣어보시는 것을 추천해요

딥러닝 알고리즘, 프레임워크 추천

1개의 답변

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