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Object Detection (물체 검출) 은 이미지 내에 물체의 위치를 찾고, 그 물체가 무엇인지를 식별하는 문제입니다. Object Detection은 다양한 컴퓨터 비전 문제 영역 중에서 가장 실용적이고, 다양한 분야에 응용될 수 있는 문제영역 중 하나입니다.

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학습을 위한 라벨링 (Labeling) 먼저 이번 챕터에서 진행하는 학습은 촬영된 시험지에 몇개의 문제가 있는지, 그 위치를 파악하기 위한 것입니다. 따라서 앞서 만들어낸 데이터에서 문제 위치를 직접 라벨링해야 했고, 처음에는 CVAT라는 라벨링 툴을 활용하여 라벨

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이번 캡스톤 디자인 프로젝트에서 오브젝트 디텍션을 위해 사용할 모델인 Faster R-CNN을 사용하기 전, 관련내용에 대해 간단히 정리해보기로 했다.참고 영상Faster R-CNN: Towards Real-Time ObjectDetection with Region

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현재 저는 중학생 과외를 진행하고 있으며, 교육과 시험에 관심이 자연스럽게 많아지며 교육분야에서 부족한 부분이 무엇인지 생각해보았습니다. 온라인 교육을 통해 모바일로 문제를 묻고 답하는 플랫폼이 있는가 하면, 태블릿 pc 등을 통해 문제를 풀고 쉽게 채점하도록 하는 공

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Intro오늘은 초기 Object Detection 발전에 가장 많은 영향을 미친 논문인 Ross Girshick의 Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 즉, R