해당 게시물은 Torch Vision의 객체 감지 미세조정 튜토리얼을 참고하여 작성되었습니다.Pytorch에서 제공하는 Coco 데이터로 사전 훈련된 FasterRCNN을 활용하여 보행자 감지(detection) 및 분할(segmentation)을 위해 Penn-Fudan 데이터로 파라미터 튜닝을 진행합니다. Penn-Fudan 데이터는 345개의 보행자 정보가 포함된 총 170개의 이미지가 포함되어 있습니다.실습 준비Download최초 1회 아래의 주석을 풀어 cutom function과 Penn-Fudan 데이터를 다운로드합니다.# !wget https://raw.githubusercontent.com/pytorch/vision/main/references/detection/engine.py# !wg..