[FEAT] yolo, rembg 관련 기능 추가 및 실험

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yolo, rembg를 미리 전처리하여 데이터 파일을 생성 후 훈련하는 방식으로 구현중

이에 따라 현재 구현된 데이터셋이 호출 되면서 detection하는 부분을 삭제할지 고민 중

detection을 통한 성능 향상이 얼마나 일어날지, 또 각각의 클래스에 대한 분류에 대해 어떤 detection이 어떤 성능을 보이는지 실험 예정

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전처리 코드는 작성했는데 yolo는 전처리가 빠르지만 rembg는 7~8시간 정도가 소요됨 -> 해결방안 찾는 중 ..

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오프라인 학습으로 변경함

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원본이미지 + rembg 전처리 이미지 (2:1) 비율로 섞어서 쓰니까 눈에 띄는 성능 향상