mosaic 활용 방안

[JiyouSeo]

원 이미지 1024x1024 4개 -> 2048x2048을 다시 1024x1024로 resizing 하는 과정에서
원 이미지 512x512로 학습하게 되어 상대적으로 작은 object들은 학습이 어려운 문제가 발생하는 것 같습니다.
따라서 mosaic dataset을 mAP small과 small과 가까운 medium(area를 기준으로)을 제외하고 만들어 1차 학습(36 epoch중 best)을 진행하고,
1차에서 best epoch 모델 가중치로 2차 데이터셋을 mAP small을 제외(mosaic X)하고 만들어 2차 학습을 진행해 보려고 합니다.
@jaehwan-AI 님께서 정리해 주셨던 mAP s,m,l의 크기 기준을 재공유하여 주시면 정말 감사드리겠습니다!

1차 학습에서 mAP_s의 여지가 있는 데이터들을 전부 제외하는 효과와, mAP_l을 1/4크기로 사전학습하는 효과(mAP_m 상승 기대)
2차 학습에서 mAP_s를 제외하는 효과, mAP_l을 원래 크기로 학습하는 효과
위의 효과를 기대하고 진행해보려고 합니다.