대화형 시각화로 바운딩 박스 디버깅하기
실행 전에 박스를 어떻게 필터링할지 결정하는 대신, 전부 로그로 남기세요!
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Created on September 15|Last edited on September 15
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머신러닝 모델을 디버깅하려면 종종 수천 건의 예측에서 패턴을 분석해야 합니다. Weights & Biases에서는 자율주행 팀과 협업하며 객체 탐지 모델의 결과를 동적으로 시각화할 수 있도록 돕고 있습니다. 어떤 박스 집합을 시각화할지는 보통 학습 실행이 끝나기 전까지 분명하지 않습니다. 전통적인 도구에서는 학습 전에 내린 시각화 결정에 갇히게 됩니다. 정확도 임계값을 너무 낮게 설정하면 박스가 너무 많이 표시되어 중요한 것들을 구분하기 어려워집니다. 반대로 너무 높게 설정하면 박스가 충분히 나타나지 않아 모델이 어디에서 실패하는지 파악하기 어렵습니다.
새로운 대화형 바운딩 박스 기능으로 우리는 문제의 접근을 완전히 뒤집었습니다. 실행 전에 박스를 어떻게 필터링할지 결정하는 대신, 전부 로그로 남기세요! 그런 다음 풍부한 필터와 토글을 사용해 원하는 동적 기준에 따라 박스를 숨기거나 표시하며, 모델의 다양한 측면을 손쉽게 탐색할 수 있습니다.
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