物体検出の転移学習のデータ数で悩んでいます

Question

前提・実現したいこと

「作りながら学ぶPyTorchによる発展ディープラーニング」の第2章のプログラムを基にオリジナルデータを用いて
物体検出を試みようとしています。
そこで、学習済みモデルを用いて少量のデータ数で学習をしていきたいと思っています。

質問

転移学習におけるデータ数はどのくらいの枚数が最低限必要でしょうか。
よろしくお願いいたします。

Answer 1

転移学習の難易度次第だと考えています。もともとのタスクと同じようなデータであれば多くのデータはいらないと考えますが、質問者さまから頂いた情報だけではなんとも言えないと思います。

Comments

[Saba3]

ご指摘ありがとうございます。
目標としては、ペットボトルや空き缶、ダンボールといったゴミの検出ができればいいと考えています。

[BoKuToTuZenU]

具体的な画像を見ていないのでなんとも言えませんが、試しに集めてみたデータセットで学習を行ってみるのはいかがでしょうか？また、Data Augmentationなどの方法をいくつか組み合わせることで少ない枚数でもそれなりの精度を得ることができるかもしれません。

[Saba3]

コメントありがとうございます。
現在データセットを作成し終わり、PyTorchによる発展ディープラーニングの2章SSDのプログラムを修正して学習させています。
結果が分かり次第ご報告させていただきます。