양갱로그

YOLO v1, v2에 이어 세번째 버전인 v3 리뷰글을 작성한다. YOLOv3는 v2에서 개선된 버전으로 v2를 먼저 읽고 v3를 읽는 것을 추천한다. Bounding box prediction YOLOv1에서는 anchor box 없이 즉시 bounding box 정보를 예측했다. 좀 더 안정적인 학습을 위해 YOLOv2에서는 anchor box를 사용하여 BBox를 예측하는 방법을 사용한다. 그리고 학습 과정에서 loss function은 SSE 형태의 에러함수를 사용한다. YOLO v3는 logistic regression을 사용해 각 bbox를 위한 objectness score를 예측한다. 우선순위의 bbox가 다른 bbox보다 GT bbox와 많이 겹친다면(IoU가 높다면) score는 1이..

YOLO v1에 이어 v2에 대한 정리글을 쓴다. YOLO v2 논문 구조가 매우 신박하다. intro, conclusion 사이에 Main Idea에 대해 Better, Faster, Stronger로 나눠서 설명한다. (보통 intro, related work, method, experiment, conclusion 순) 오히려 좋아 지난 v1과 비교했을 때 달라지는 부분들이 몇 개 있기 때문에 이러한 부분들에 집중해서 포스팅을 해야겠다. 먼저 달라진 점은 v1에서는 20개의 카테고리를 대상으로 Object Detection을 진행하였다. 하지만 객체검출이라하면.. 일반적으로 매우 많은 사물에 대해서도 잘 동작해야한다. 예를 들어, 나무, 사람은 검출하면서 컵은 검출못한다면..? 검출할 수 있는 객체..