728x90 반응형 AI ｜Computer Vision/Object Detection2 [Detection] Object detection 기본 용어 정리 및 성능 평가 지표 이번 포스팅을 통해 객체 탐지를 할 때 기본 용어와 성능 평가지표에 대해 알아보자. 1. Region Proposals Region Proposal이란, 주어진 이미지에서 물체가 있을법한 위치(영역)를 찾는 모듈을 의미한다. ex) R-CNN에서는 'Selective Search' 알고리즘을 적용하여 2천개의 물체가 있을법한 박스를 찾는다. → 물체가 있을법한 박스 = RoI (=Region Of Interest) → Selective Search는 주변 픽셀 간의 유사도를 기준으로 Segmentation을 만들고, 이를 기준으로 물체가 있을법한 박스를 추론한다. → R-CNN 이후, Region Proposal도 Neural network가 수행할 수 있도록 발전됨. → 위 사진을 보면, 해당 영역에 .. AI ｜Computer Vision/Object Detection 2022. 6. 28. 더보기 ›› [Detection] Concept of Object Detection & 2-Stage Detector 1. Concept Image Classification은 하나의 주요 대상을 식별하고 이미지 분류작업에 초점을 맞추었지만, 더 나아가 "물체의 위치를 탐지"하고 분류하는 모델을 객체 탐지(Object Detection)이라고 한다. ex) 자율주행 자동차, 보안 분야에서의 효율적인 자원 관리 등 2. Bounding box 객체 탐지 모델을 만들기 위해서는 물체를 사각형으로 표현하는 'Bounding box'를 생성해야 한다. 이는 (x, y) 좌표와 box의 너비, 높이를 이용해서 표현되며 박스를 통해서 객체를 올바르게 탐지하고, 학습 대상은 박스 영역에만 해당하기 때문에 효율적으로 수행이 가능하다. - 바운딩 박스값은 (Xmin, Ymin, Xmax, Ymax)로 영역을 잡지만, 효율적인 연산을 위.. AI ｜Computer Vision/Object Detection 2022. 6. 4. 더보기 ›› 반응형 이전 1 다음
