Segmentation Model 학습을 돌리다보면 Class imbalance 문제가 자주 발생하곤 한다. 그래서 중요한 개념인 Class imbalance 문제를 공부하고자 글을 쓰게 되었다.
다음과 같을 때 Class imbalance의 경우를 정리하였다. 다음의 경우는 실제 회사 상황과 다를 수 있으며, Class imbalance 경우를 위해 예시를 든 것이다.
Case 1) 반도체 회사에서 당신은 일을 하고 있다. 반도체 수율을 예측해야하고, 당신은 반도체에 가성불량, 진성불량 오류를 정확히 따져야하는 비전 프로그램을 작성해야한다.
'결함이지만 결함으로 예측하지 못하는 것'과 '결함이 아니지만 결함으로 예측하는 것' 중 전자의 문제에서 딥러닝 머신은 더욱 정확해질 필요가 있다. 하지만, 결함이 있는 반도체 Chip은 결함이 없는 반도체 Chip보다 데이터가 현저히 적다.
Case 2) 웹툰 회사에서 당신은 일을 하고 있다. 웹툰 인물의 Segmentation 결과를 얻기를...
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Class_imbalance
