[9주차] 시각지능딥러닝_object detection

Object Detection

classification + Localization

1. Bounding Box

정의 : 하나의 object가 포함된 최소 크기 Box
구성요소 : x,y,w,h -> 위치정보

2. class classification

어떤 클래스인지 알려주는 것이 필요

3. confidence score

object가 bounding box안에 있는지, 이에 대한 확신 정도
Ground-Truth Bounding Box의 confidence score : 1
Q. Predicted Bounding Box confidence score?
0~1 -> 1에 가까울수록 object가 있을 확률 증가 / 0에 가까울수록 object가 없을 확률 증가

Feature Representation

연결된 것으로 부터 기존에 없던 새로운 feature 추출 / 생성 / 재표현

Neural Net 관점에서의 지도학습?

실제값과 예측값으로 구성된 Error를 줄여나가는 방식으로 즉 가중치 업데이트
ex) x=5 <~ predict x=10 연속적으로 다가감
=> Bound Box 위치 정보는 회귀문제 풀듯 접근 == Bounding Box Regression

YOLO

YOLO v3

사전 학습된 모델을 그냥 가져다 쓰는 방식
image 직접 수집, video 직접 수집 -> annotation, class 구분 필요

YOLO v5

YAML : 문제(object detection)를 우리 구조(person, vehicle)에 맞춰야하므로 필요