질문 하기위 한 빌드업

1)yolov5를 이용해서 나만의 커스텀 data를 모아서 라벨링 싹다 따서 학습돌림 (3060으로 100번학습 완료)

2)이미지 처리를 하기위한 onnx 파일로 모델 생성 완료

3) 2)에서 만든 onnx 파일을 이용하여 cvu-python(패키지 이름이 이거맞나?) 및 onnxruntime 패키지 설치해서 이미지 처리 하는 코드 만들어서 테스트까지 완료했음



질문 있음 
1) map50-95 항목이 뭔말임? 
2) 저항목이 오지게 낮은데 데이터를 더 박거나 신경망을 추가해서 학습을 높이거나 아니면 무지성으로 데이터를 더 많이 박으면 됨?
(train set: 1700 장 valid set : 400장 정도 함 / 원래는 train , valid 비율이 8:2가 관습 이라고 인터넷에서 배움)

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