[제안] 이미지 방향과 모델의 추론값에 대하여

[remaindere]

2번째 이미지가 더 쉬운 내용을 담고 있음에도 불구하고, 모델의 예측정도는 상당히 다릅니다.

1번째 이미지에 대한 pred : \sum _ { k = 1 } ^ { n - 1 } b _ { k } = a _ { n } - a _ {

2번째 이미지에 대한 pred : \sum _ { { } } _ { }

상당히 실망스러운 예측 결과를 볼 수 있습니다.

만약, 165x695 크기의 이미지를 왼쪽으로 90도 회전하여
저희 dataset img의 주된 ratio를 가지는 695x165 크기로 변환해 주어 inference 하면 어떨까요?

변환된 2번째 이미지에 대한 pred : \sum F _ { B } = m a _ { \theta }

납득할 만한 예측 결과를 보여 줍니다.

Train 및 Test 시, 즉 모든 경우에서 이미지를 읽어 왔을 때, 세로 방향의 이미지라면
가로 방향으로 이미지를 transform 해 주는 것이 좋아 보입니다.

+좌, 우가 뒤바뀐 이미지 또한 좋지 못한 예측 결과를 보여 줍니다.

원본 예측 결과 : gt와 동일, f \left( x \right) = 4 x ^ { 3 }

변환 후 예측 결과 : f f f = \left( x \right) f

이미지의 좌/우가 뒤바뀌지 않도록(거울) 가로 방향으로 transform 하는 방법이 중요해 보입니다.