객체탐지 진행하는데 카매라 외곡에 찌그러지거나 거리가 좀 멀어서 작을 때, 육안으로는 구분 되는 정도이나 작다고 느껴지는 정도.
이럴 때 탐지 못하는 거라면 데이터를 더 모으거나 증강해야 하는거죠??

그리구 제가 이해한게 맞는지도 함 읽어주십숑..
작은 물체를 잘 탐지시키려면 작은 객체가 포함된 이미지가 많아야 할것이고, 또 작은 객체의 특징도 살아있어야 함.
그런데 이미지에 작은 객체가 너무 작아서 다른 클래스랑 구분이 안될정도로 특징이 뭉개지면 학습이 잘 안될것.
따라서 모델 학습시 스케일이나 퍼스펙티브 증강 사용에는 객체의 특징이 살아있을 수 있는 정도로만 증강비율을 맞춰야함.
이 맞을까요?

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