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 Ultralytics/YOLO11의 YOLO11X.pt를 기반으로 Person, Fall 데이터를 Finetuning한 모델입니다.
 
-가중치 freeze를 이용하여 Person가중치만 남겨둔 후, YOLO.train()의 기본 파라미터를 이용하여 데이터 증강을 했습니다.
+기존 Person 클래스의 특징 추출 능력을 유지하기 위해 Backbone의 일부 레이어를 freeze하여 고정하였으며, YOLO.train()의 기본 파라미터를 이용하여 데이터 증강을 하여 일반화 성능을 높이는 데에 집중했습니다.
 
 데이터 셋은 Roboflow의 공개 데이터셋(new1-2zcyf/fall_detaction), AIHub의 '스마트 제조 시설 안전 감시를 위한 데이터'의 일부를 사용하였습니다.