Analysis of Model Prediction Ability Based on Training Data

학습데이터에 따른 모델 예측 능력 분석

컴퓨터 비전 기술은 이미지를 분석하여 객체를 인식하고 추적할 수 있으므로 객체를 감지하고 분석하는데 유용하다. 이러한 객체를 감지하고 분석하는 기술 덕분에 컴퓨터 비전 기술이 다양한 응용 분야에 적용되고 있으며 성능과 관련하여 다양한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기존의 연구는 대규모 학습 데이터 사용, 모델 복잡성 증가, 전이 학습을 통한 성능 향상 연구가 주를 이루었다. 본 논문에서는 학습 데이터에 실제 촬영된 이미지의 비율이 객체 인식 정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 실험을 통해 학습 데이터 중 실제 촬영된 이미지가 포함되면 예측 정확도가 증가한다는 결과를 확인하였다.