전체 글 (21) 썸네일형 리스트형 IoU (Intersection over Union) Intersection over Union(이하 IoU)은 Object detection 모델의 정확도를 측정하는 도구 중 하나 입니다. IoU는 두 영역의 교차 영역의 넓이를 합영역의 값으로 나눈 값을 뜻합니다. Object detection에서 Predicted bounding box의 정확도를 측정하는 지표로 사용됩니다. Object detection 모델의 정확도는 Test dataset에서 실행시켜 Precision-recall curve와 Average precision를 구하게 되는데 이때 IoU 값을 사용합니다. Area of Overlap: Predicted bounding box와 Ground truth bounding box 교차 영역(두영역의 교집합) 입니다. Area of Unio.. YOLO (You Only Look Once) YOLO 란? YOLO(You Only Look Once)는 1-stage detector로 분류되며 R-CNN 계열의 2-stage detector와 달리 Classification, Bounding box regression이 한번에 처리 됩니다. 2-stage detector 보다 처리 속도가 빨라서 Real time object detection 분야에 사용되는 알고리즘 입니다. YOLO는 이미지 내의 Bounding box와 Class probability를 Single regression problem으로 처리하며, 이미지를 한번 보는(You Only Look Once) 것으로 Object의 Class와 Location을 detection 합니다. 위의 그림의 설명은 다음과 같습니다. 입력 이.. Faster R-CNN Faster-CNN 이란? Fast R-CNN연산에서 가장 많은 시간을 차지 하는 부분이 Region proposal을 추출하는 Selective search 알고리즘입니다. Selective search 알고리즘은 CPU에서 실행되기 때문에 속도가 느립니다. Region proposal 네트워크를 CPU에서 동작하는 Selective search 대신 GPU에서 동작하는 RPN(Region Proposal Network)으로 대체한것이 Faster R-CNN입니다. Faster R-CNN = RPN(Region Proposal Network) + Fast R-CNN 다시 말해서 Fast R-CNN 구조에서 CNN Feature map과 RoI Pooling 사이에 RoI를 생성하는 RPN(Region .. 이전 1 2 3 4 5 6 7 다음
