[Unity] Perception 패키지로 Synthetic data 만들기 - 1
·
Unity
모델을 학습할 때 가끔 특정 데이터가 부족한 경우가 있다. 예를 들어, 산업 현장에서 흠집이나, 파손 등 불량품에 해당하는 데이터가 부족한 경우가 해당된다. 예전에는 데이터 불균형을 잡기 위해 상대적으로 적은 데이터를 늘리기 위한 augmentation을 쓰곤 했다. 하지만, 이 방법을 통해 "그럴싸한 데이터들을 확보할 수 있는가?" 라고 생각해본다면 쉽게 답을 못 내릴 것이다. 다들 잘 알다시피, 모델 성능에 있어서 "학습 데이터셋의 퀄리티"는 매우 중요하게 작용한다. 데이터셋 내부의 class가 균형잡혀있을 수록, 각 class가 가진 feature가 두드러지게 구분되는 데이터일 수록 모델이 더 잘 학습할 가능성이 올라간다. 위의 사진처럼, 기존의 augmentation 방식으로 데이터셋을 늘릴 수..
