딥러닝 공부방

안녕하세요! 2021년이 시작함과 동시에 Object detection 논문을 읽게 되었습니다. 첫 번째로 읽어볼 논문은 R-CNN 'Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation' 입니다. R-CNN은 region proposals와 CNN이 결합된 Regions with CNN의 약자입니다. R-CNN이 등장하기 전 HOG와 SHIFT를 활용한 Object detection 성능은 몇년 동안 정체되어 있었습니다. R-CNN은 이전까지 최고의 성능을 나타낸 기법의 mAP보다 30% 높은 53.3%를 달성하여 detection 분야에 새로운 방향을 제시하게 됩니다. (object detection의 성능 평..

안녕하세요! 이번 포스팅에서는 비-최대 억제(NMS,Non-maximum Suppression)을 알아보도록 하겠습니다. 비최대 억제를 이해하기 위해서는 IoU(intersection over unio)에 대한 개념을 알아야합니다. IoU에 대한 내용은 아래 링크에 있습니다. [Object Detection] IoU(Intersection over Union)를 이해하고 파이토치로 구현하기 안녕하세요 이번 포스팅에서는 IoU에 대해 알아보도록 하겠습니다. IoU(Intersection over Union)은 무엇일까요? Intersection over Union은 object detector의 정확도를 측정하는데 이용되는 평가 지표입니다.. deep-learning-study.tistory.com 비-최..

안녕하세요 이번 포스팅에서는 IoU에 대해 알아보도록 하겠습니다. IoU(Intersection over Union)은 무엇일까요? Intersection over Union은 object detector의 정확도를 측정하는데 이용되는 평가 지표입니다. Object detection 논문이나 대회에서 IoU 평가 지표를 쉽게 볼 수 있습니다. 알고리즘이 출력한 예측 바운딩 박스는 IoU를 이용해서 평가될 수 있습니다. IoU를 적용하기 위해서는 두 가지가 필요합니다. 1. ground-truth bounding boxes(testing set에서 object 위치를 labeling 한것) 2. prediceted bounding boxes (model이 출력한 object 위치 예측값) 이 두가지가 있으..