내가 요즘 취미로 자주 쓰고는 있는데 전공도 아니고 딱히 이해를 하고 쓰는건 아님 그래서 디테일이 너무 딸림


그래서 궁금한게 뭐냐면 


1. 학습시키는 원본 이미지를 전처리를 하는게 맞나 틀린가 하는 의문이 있음

차이가 없는가? vs 전처리로 이미지를 edge만 딴다던가 픽셀을 뭉갠다던가 색상을 없앤다던가 

하는게 성능이나 적중률에 차이가 있을까 ? (많은 가이드 영상을 봤는데 다 원본으로 돌림)


2. yolo같은 모델을 사용해보면 인식이 아주 되는데 학습을 어떻게 시키는건지

사람을 보여줄때 앞모습 옆모습 심지어 일부분만 보여줘도 person 이라고 나오는건데

그냥 무식하게 데이터를 때려넣어서 학습을 시킨거임? 아니면 카테고리를 나눠서 학습을 따로 시킨거임 ?


3. 2번하고 연계된 질문인데 내가 모델을 직접 만들어야 할때 첨부터 만들기는 빡세잖아

기존 모델에 추가학습이 가능함 ?