▶️25분
[영상] 전이학습으로 이미지 분류 실습
Day 3: YOLO 객체 탐지
[영상] 전이학습으로 이미지 분류 실습
비전 AI — 제조 외관검사 시스템 > Day 3: YOLO 객체 탐지
학습 목표
전이학습의 Fine-tuning과 Feature Extraction 두 방식의 차이와 선택 기준을 설명할 수 있다 YOLOv8 객체 탐지와 이미지 분류 태스크의 출력 형식 차이를 구분할 수 있다 불량 탐지에서 바운딩 박스 좌표계(YOLO 포맷)를 읽고 쓸 수 있다 mAP@50과 mAP@50-95의 차이를 IoU 개념과 연결해 설명할 수 있다
플레이어 로딩 중...
핵심 포인트
- • Feature Extraction: 백본 동결 + 헤드만 학습, Fine-tuning: 전체 학습
- • YOLO 좌표 포맷: cx, cy, w, h 모두 이미지 크기로 정규화된 0~1
- • mAP@50은 IoU 0.5 기준, mAP@50-95는 0.5~0.95 10개 평균
- • 탐지는 위치+클래스, 분류는 클래스만