YOLOv8의 오탐률(False Positive Rate)을 낮추기 위해 다양한 방법을 고려할 수 있습니다. 다음은 이를 위한 몇 가지 제안입니다.
1. 데이터 전처리 및 증강
- 데이터 클렌징: 잘못 라벨링된 데이터를 수정하여 학습 데이터의 질을 높입니다.
- 데이터 증강: 다양한 상황을 반영하기 위해 데이터 증강 기법을 사용합니다. 이는 모델이 다양한 상황에 더 잘 대응할 수 있도록 도와줍니다.
2. 앙상블 학습
- 모델 앙상블: 여러 모델을 결합하여 예측 성능을 향상시킵니다. 각 모델의 예측 결과를 결합하여 더 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있습니다.
3. 후처리 기법
- 비최대 억제(NMS, Non-Maximum Suppression):
- 소프트 NMS: NMS 대신 소프트 NMS를 사용하여 객체가 겹치는 경우에도 더 부드럽게 억제할 수 있습니다.
4. 추가 학습 및 파인튜닝
- 전이 학습: 이미 학습된 모델을 기반으로 추가 학습을 진행하여 성능을 향상시킵니다.
- 파인튜닝: 새로운 데이터셋에 맞추어 모델을 재학습합니다. 이를 통해 특정 도메인에 더 잘 맞는 모델을 만들 수 있습니다.
5. 하드 네거티브 마이닝(Hard Negative Mining)
- 하드 네거티브 마이닝: 모델이 잘못 예측한 예제를 찾아내어 이를 학습 데이터에 포함시킵니다. 이를 통해 모델이 오탐을 줄이는 데 도움을 줍니다.
6. 특성 피라미드 네트워크(FPN) 사용
- FPN 활용: 다양한 크기의 객체를 더 잘 탐지할 수 있도록 특성 피라미드 네트워크를 활용합니다. 이는 작은 객체와 큰 객체를 모두 잘 탐지하는 데 도움을 줍니다.
7. 정밀도-재현율 균형 맞추기
- 정밀도와 재현율의 균형: 모델의 임계값을 조정하여 정밀도와 재현율 간의 균형을 맞춥니다. 오탐률을 줄이기 위해 임계값을 높이는 방법도 있습니다.
참고 자료
- Improving YOLOv8 for Better Performance
- Data Augmentation Techniques for Object Detection
- Ensemble Methods in Machine Learning
- Non-Maximum Suppression Techniques
- Hard Negative Mining for Improved Object Detection
이 방법들을 종합적으로 적용하면 YOLOv8의 오탐률을 효과적으로 줄이고, 더 신뢰성 있는 결함 검출 모델을 구축할 수 있습니다.
성능 개선을 위한 자료:
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