YOLO 모델 업데이트: 인식 실패 항목 추가 학습

기존 모델에서 인식 실패 했던, X와 화실표에 대해서 재학습을 진행 했습니다. 재 학습후 지난 1주일동안 테스트 결과에서, 더이상 미인식 사례가 발생하지 않았습니다.

아래는 F1 그래프 입니다.

모델파일은 아래 링크에서 다운 받을수 있습니다.

이미지의 좌측/우측 상단 20% 영역만 학습에 사용했으므로, 추론시에도 동일한 영역만을 대상으로 적용해야 최적의 성능을 얻을수 있습니다.

SCREEN_CROP_RATIO = 0.20 
def _crop_square(img: Image.Image, where: str, ratio: float) -> Tuple[Image.Image, int, int]:
    """Return (crop, x_offset, y_offset) for 'rt' or 'lt' square crops."""
    w, h = img.size
    side = int(min(w, h) * ratio)
    if where == "rt":
        crop = img.crop((w - side, 0, w, side))
        return crop, w - side, 0
    elif where == "lt":
        crop = img.crop((0, 0, side, side))
        return crop, 0, 0
    else:
        raise ValueError("where must be 'rt' or 'lt'")