교통 표지판 인식 모델의 성능 향상을 위해 어떠한 추가적인 데이터 증강 기법이나 모델 아키텍처 개선이 필요할까?
교통 표지판 인식 모델의 성능 향상을 위해 추가적인 데이터 증강 기법이나 모델 아키텍처 개선이 필요합니다. 특히 모델이 특정 표지판 범주에서 성능을 향상시키는 데 어려움을 겪는 경우, 데이터 증강 기법을 통해 모델의 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다. 데이터 증강은 이미지 회전, 확대/축소, 밝기 조정 등의 기술을 활용하여 기존 데이터셋을 다양한 방식으로 변형하여 모델의 학습을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 또한 모델 아키텍처 개선을 통해 더 복잡한 모델이나 추가적인 계층을 도입하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 더 깊은 CNN 아키텍처나 전이 학습을 통해 모델의 정확성과 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다.