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..

YOLO는 "You Only Look Once"라는 논문으로 세상에 나오게 되었다. 작명센스가 미쳤다.. You only live once 아님 ^^ YOLO의 핵심은 "one stage object detection"이라는 것이다. YOLO가 발표되기전 최신논문이었던 R-CNN 계열은 바운딩박스 후보군을 생성하는 region propose part와 bounding box 정보를 예측하는 Bounding box regressor와 해당 바운딩박스의 클래스를 분류하는 classfier를 따로 따로 나눠서 학습시킨다. 이것을 two-stage object detection이라고 함. 아무튼 그러다보니 R-CNN은 학습이 느리고 최적화가 어렵다. (각 역할마다 모델을 다 따로따로 분리해놨으니 당연히 최적화가..