object detection (3) 썸네일형 리스트형 [ML] YOLO(You Only Look Once) Object Detection 모델 🔊 해당 포스팅에서 사용된 컨텐츠는 인프런의 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드 강의 내용을 기반으로 했음을 알립니다. 설명에서 사용된 자료는 최대한 제가 직접 재구성한 자료임을 알립니다. 이번 포스팅에서는 One-Stage Object Detection 모델로서 YOLO 모델에 대해 알아보려고 한다. 원래 YOLO가 최초로 출시된 버전 1 모델은 SSD 모델 이전에 나왔다고 저번 포스팅에서 잠깐 언급했었다. YOLO 버전 1이 어떤 모델이고 또 어떤 문제점이 있었는지, 그리고 버전 2, 3 모델까지 차례대로 살펴보자. 앞으로 소개할 YOLO 모델 종류들은 모두 하나의 공통점을 가지고 있다. 바로 입력 이미지 또는 Feature Map을 특정 그리드로 나누고 각 Cell 마다 Object Detection을.. [ML] SPP(Spatial Pyramid Pooling) Object Detection 모델 🔊 해당 포스팅에서 사용된 컨텐츠는 인프런의 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드 강의 내용을 기반으로 했음을 알립니다. 설명에서 사용된 자료는 최대한 제가 직접 재구성한 자료임을 알립니다. 이번 포스팅에서는 이전 포스팅에서 소개했던 RCNN 모델의 단점을 극복하는 SPP(Spatial Pyramid Pooling) 모델에 대해 알아보려고 한다. 해당 모델을 이해하기 위해서 RCNN 관련 포스팅을 읽고 오는 것을 권장한다. 1. SPP Net 과 RCNN의 관계 먼저 SPP Net에 대해 알아보기 전에 SPP Net은 RCNN의 한계점을 극복하고자 나온 모델이다. 그렇기 때문에 RCNN의 한계점을 간단하게 다시 복습해보고 이 2가지에 중점을 두고 SPP 모델을 이해해보자. 각 Region Proposal 마다.. [ML] Object Detection 기초 개념과 성능 측정 방법 🔊 해당 포스팅에서 사용된 컨텐츠는 인프런의 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드 강의 내용을 기반으로 했음을 알립니다. 설명에서 사용된 자료는 최대한 제가 직접 재구성한 자료임을 알립니다. 최근에 인프런에서 권철민 님의 '딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드'라는 강의를 듣기 시작했다. 해당 강의는 컴퓨터 비전(Computer Vision)의 Object Detecion 과 Segmentation 내용에 포커스를 맞추고 있다. 원래 관심 분야가 컴퓨터 비전은 아니다. 그러나 머신러닝 분야를 공부하게 되면 누구나 딥러닝을 마주하게 되고 딥러닝을 조금 들여다 보면 컴퓨터 비전에 정말 잘 사용되고 있다는 것을 알 수 있다. 현재 점점 상용화되고 있는 자율 주행도 이 컴퓨터 비전을 기반으로 만들어진 기능이다. 물론 현재.. 이전 1 다음
