Yolo 객체 탐지 딥러닝 개발에 대해

Question

안녕하세요.회사에서 Yolo 딥러닝 개발에 대해 알아보던 중 궁금한 게 있어 질문 드립니다.저는 딥러닝 개발 경험은 없고 인터넷에서 주워들은 지식이 전부인 초보 개발자입니다.회사에서 앞으로 AI 객체탐지 관련해서 진행을 하려고해서 Yolov5에 대해 직접 학습과 모델 배포 테스트를 진행해보고 있습니다.200개 정도의 테스트 학습 이미지와 라벨링을 사용했으며 아래의 소스코드를 사용해 모델 파일을 만들었습니다.!git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git %cd /content/yolov5/ !pip install -r requirements.txt !python train.py --img 416 --batch 16 --epochs 100 --data /content/drive/MyDrive/data.yaml --cfg ./models/yolov5m.yaml --weights yolov5m.pt --name yolov5_resultsopencv로 객체탐지 테스트까지 되는것을 확인했는데 위와 같이 yolov5 학습 스크립트만 실행시키면 그 외에는 따로 할게없는건가요?생각보다 엄청 쉽게 모델 배포까지 성공했는데 실제 상업적으로 개발 (이미지 2만개 이상 학습) 시 소프트웨어에서 따로 신경을 써야할 게 뭐가 있을까요? (필요한 프로그램이나 비용이 많이나갈것으로 예상되는 일)

Yolo 객체 탐지 딥러닝 개발에 대해

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