YOLO Training

[cansakiroglu]

İçerik

Seçilen YOLO version'unun, seçilen furniture dataseti ile eğitiminin yapılması.

Gereksinimler

Projede kullanılmak üzere eşyaları detect edebilen bir modelin elde edilmesi

ETA

2. Sprint'in Sonu

[cansakiroglu]

Bu task kapsamında YOLOv5'ın hazır ve açık kaynak modellerinden olan yolov5s.pt, yolov5m.pt gibi modeller zaten train edilmiş modeller ve hali hazırda birçok detect etmesini isteyebileceğimiz objeyi tanıyabilir durumdalar. Ayrıca benim train etmek için kullanmak isteyebileceğim furniture konusunda güzel içeriğe sahip, en kapsamlı datasetler ile de bu model zaten train edilmiş durumda. Bununla ilgili olarak train edilmiş olan dataset ve hali hazırda tanınabilen bir takım objelerin listesi aşağıdaki gibi:

Already pretrained with COCO2017 Therefore the pretrained models can recognize:

- CHAIR
- COUCH
- POTTED PLANT
- BED
- DINING TABLE
- TV
- TOILET
- REFRIGERATOR
- MICROWAVE
- OVEN
- TOASTER
- SINK
- CLOCK
- VASE
- LAPTOP
- BOOK
- TEDDY BEAR

[Bunlara ek olarak kullanacağımız YOLO modeli normal görseller üzerinde oldukça yüksek bir başarımla furniture detection yapabilmekteyken, VR'dan gelen görüntülerle çalıştırıldığında daha düşük bir başarımla çalışıyormuş gibi gözükmekte. Bunun kaynak sebebi olarak; görüntülerin çözünürlüklerinin düşük olması, fisheye formatında olması, noisy olması, edgelerin keskin gözükmemesi gibi potansiyel sebepler aday gösterilebilir. Dolayısıyla bu duruma address eden yeni bir issue ( #35 ) açıyorum ve raporda da belirtmiş olduğum gibi bir sonraki sprint'te bununla ilgileniyor olacağım.]

Bu sebepler dolayısıyla bu modelin train edilmeye ihtiyaç duymadığını ve pretrained olarak gelmiş bu hali ile kullanılabileceğini düşünüyorum. Bu sebeple bu issue'yu kapatıyorum.