[Object Detection] Faster RCNN 를 처음 접한 뒤 의문점 및 정리

이걸 공부할 때는 Chat GPT가 지금처럼 활발하지 않았었는데.. 지금 물어보니 자세한 답변이 나온다. 그리고 되게 당연한 걸 궁금해했던 것 같다 ㅋㅋㅋ 1. sliding window Q. Sliding window가 정확히 어떻게 쓰이는 건가요? anchor box로 변하게 된다는데 layer의 일종인가요? sliding window는 기법 이름 정의된 커널을 미는 것처럼 feature가 얼마나 부합하는지 따져보는것 2. hyperparameter 256 Q . RPN구조에서 sliding window는 feature로 변하게 되는데 256의 수는 왜 이렇게 정의된 것이며 anchor box의 개수가 9인 것과 관련이 있나요? A . hyperparameter의 수를 경험적으로 256으로 정의한 것..

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• · 2023. 9. 23.
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[Object Detection] YOLO, RCNN, Fast R-CNN

YOLO YOLO는 real tiYOLO는 real time object detection에 사용되는 알고리즘이다. 각 이미지를 S x S 개의 그리드로 분할하고, 각 그리드의 신뢰도를 계산한다. 처음에는 객체와 동떨어진 그리드가 설정되지만, 신뢰도를 계산하여 위치를 조정함으로써 가장 높은 객체인식 정확성을 가지는 그리드를 얻는다. 신뢰도는 주변의 그리드를 합쳐 높이고, 이후 임계값을 설정해 불필요한 부분을 제거한다. R-CNN : 우선, 이미지에서 1차적으로 cpu 상에서 Selective Search를 진행한다. 이 Search 과정을 통해 물체가 있을 법한 위치 약 2000개 정도를 찾게 되고, 이러한 2000개의 부분을 Cropping과 Resizing을 하여서 개별적으로 CNN network를 ..

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• · 2023. 9. 23.
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