[U_stage] - week 6 Day 5

[Day5] 2021/09/10

강의 리뷰

-CV 5강: Object Detection

• Semantic segmentation과 달리 Instance segmentation과 panoptic segmentation은 같은 클래스라도 각각의 개체를 구분하는 것이 가능하다.
• Object Detection: classifixation + box localization
• Two-stage detector
  
  • R-CNN
    : selcetive search같은 방법으로 region proposal을 받고 CNN feature 계산 후, region을 classify. 학습을 통해 성능향상의 한계가 있음.
  • Fast R-CNN
    : conv feature map을 뽑고 ROI feature 추출, 각ROI에 대해 예측. 속도 향상은 있으나 여전히 한계가 있음.
  • Faster R-CNN
    : end-to-end. Region proposal Network.
    - IoU(Intersection over Union): 두 영역의 overlap측정 기준
    - Anchor Boxes: rough한 box 후보군들. IoU를 0.7기준으로 positive,negative를 나눔
    - objectiveness score가 가장 높은 box선택 -> IoU비교 -> 50%이상의 IoU를 가진 box 제거 -> 다음 가장 높은 objectiveness score로 -> 2-4단계 반복
• Single-stage dectector
  : 정확도보다는 속도에 중점을 둠
  - YOLO
  : S * S grid로 이미지를 나누고 각 grid에서 bounding box와 confidence score예측, 동시에 class probability map을 만들고 객체 검출.