[P_stage] - week9 Day1

[Day1] 2021/09/27

강의 리뷰

1강 - Object Detection Overview

• 객체 검출은 의료, 행동감지 등 실제 분야에서 다양한 연구와 활약이 이루어지고 있다.
• History:
  
• 평가(성능, 속도):
  • mAP(mean average precision): 각 클래스당 AP의 평균 개념
    - confusion matrix: TP, FP, FN, TN
    - precision: TP/(TP+FP)
    - recall: TP/(TP+FN)
    - PR Curve & AP
    - IOU = overlapping region / combined region
  • FPS:초당 처리할 수 있는 frame의 수
  • Flops: model 이 얼마나 빠르게 동작하는지 측정하는 metric. 연산량 횟수.작을수록 빠름.
• 대표 라이브러리
  • MMDetection
  • Detectron2
  • YOLOv5
  • EfficientDet

피어세션

• baseline 하나씩 돌려보기
  • 본인: detectron2
• EDA

총평

대회가 시작되었다. 이번 대회는 재활용쓰레기 이미지에서 Object Detection을 수행하는 것이다. 요즘 건강상의 이유로 학습에 집중하지 못한 부분을 얼른 보충하고 다시 열정적인 태도로 대회에 임할 수 있도록 준비해야겠다.