비디오 내 객체 인식 성능을 향상시키기 위해 다음과 같은 방법을 시도해볼 수 있습니다.
더 많은 학습 데이터 확보: 대규모의 다양한 비디오 데이터를 활용하여 모델을 더욱 풍부하게 학습시킬 수 있습니다.
모델의 복잡성 증가: 더 깊고 복잡한 모델을 구축하여 객체 인식 능력을 향상시킬 수 있습니다.
전이 학습(Transfer Learning): 이미 학습된 모델을 활용하여 초기 가중치를 설정하고 특정 작업에 맞게 모델을 세밀하게 조정할 수 있습니다.
데이터 증강(Data Augmentation): 학습 데이터를 다양한 방법으로 증강하여 모델의 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다.