이미지 데이터 augmentation은 기본적으로 색조 변환이나 crop, 회전, 뒤집기 등이 사용됩니다. mosaic과 cutmix 기술도 적용이 되었네요. mosaic을 먼저 살펴보겠습니다. 특정 이미지 사이즈 내에 다수의 이미지를 붙여서 하나의 이미지를 만든게 m

YOLOv3만큼 여전히 빠르고 성능은 대폭 상승WRC , CSP , CmBN , Mish , Mosaic data aug. , DropBlock, CloU loss 등 적용GPU 하나로 학습이 가능이 논문은 크게 두 가지 카테고리로 기술을 적용했다고 합니다. Bag o

이번 포스팅에서는 yolo의 세 번째 버전인 yolov3에 대해서 소개하겠습니다.anchor box 사용각 bbox의 objectness score를 logistic regression을 이용하여 예측Darknet54 ( mAP 향상, FPS 하락 )classifica

객체 인식을 regression problem으로 접근단일 네트워크 사용으로 FULL image 에서 bbox, class probabilities 예측빠른 예측 속도 ( 단일 네트워크 때문 )배경에서 오탐지할 가능성이 적음 ( bbox 학습시 각 cell 마다 박스