names: ['Crack', 'Pothole', 'Unsettled', 'Sinkhole', 'Illegal Parking', 'Pedestrian', 'Stroller', 'Electric Scooter', 'Bicycle', 'Wheelchair', 'Motorcycle', 'FloodOfSoil'] 위와 같은 클래스로 학습한 yolov8모델이 있습니다.
여기서 추가적으로 데이터셋을 취득해 학습을 하려하는데 일부 클래스들의 필요성이 떨어져서 일부 클래스를 지우고 추가학습을 하려고 합니다..
names: ['Crack', 'Pothole', 'Illegal Parking', 'Pedestrian', 'Stroller', 'Electric Scooter', 'Bicycle', 'FloodOfSoil']
이런식으로 .. 클래스를 임의 편집 하려고 합니다.
그러면 모델의 성능이 갑자기 급격히 떨어지려나요? 이런 사례가 없는 거 같아 여쭤봅니다 ㅠㅠ
원래 욜로 안에서 학습할 때는 라벨이 0 1 2 3 과 같은 정수로만 이루어져 있고 그 정수에 맞게 분류해냅니다. 그런데 사람이 이해하기 쉽도록 해당 정수들을 사람이 지정해준 특정 워드로 변환해서 결과물로 보여줍니다. 만약 저 names배열의 순서를 바꾸거나 이름을 수정, 삭제한다고 해도 욜로 안에서는 여전히 동일한 물체에 대해 동일한 정수로 분류해낼것입니다. 따라서, names배열의 개수가 변할 경우 오류가 날 것이며 개수가 동일하다고 해도 동일한 물체에 대해 동일하게 분류하고 잘못된 names배열의 문자를 결과로 내뱉을 것입니다. - dc App