거대고슴도치

**패스트 캠퍼스 강의를 보고 정리하는 거라 틀린 개념/방법 다수존재가능합니다.. 이전의 CV Tasks 글에서는 Object detection을 Double stage detector인 Faster R-CNN으로 진행해 보았다. 이번에는 Single stage detector인 YOLOv1을 이용해서 Truck과 Bus를 탐지하는 모델을 실습해 보았다. 이전에 했던 Faster R-CNN을 활용한 Object detection 글 실습의 흐름은 다음과 같이 진행했다. 1. Dataset 살펴보기 2. Dataset 구축과 연산을 위한 텐서변환 모듈 작성하기 3. YOLOv1아키텍처 불러오기 4. YOLOv1 Loss function 소개 및 구현 5. Object Detector 학습을 위한 코드 작성..

**개인적으로 공부하고 있는거라 틀린내용 다수 존재합니다. 이전글에 이어서 Fast R-CNN부터 Single-Stage Object Detection까지 마저 정리를 하고자한다. 2022.12.29 - [DL] - [CV Theory] Object Detection(1): Sliding Window에서 "Slow" R-CNN까지 [CV Theory] Object Detection(1): Sliding Window에서 "Slow" R-CNN까지 **개인적으로 공부하고 있는거라 틀린내용 다수 존재 지난 학기에 TNT활동을 하면서 이론 스터디를 미시간대에서 진행된 Deep Learning for Computer Vision 강의를 기반으로 진행했다. 그중에서 15번째 강 gomduribo.tistory.co..

**개인적으로 공부하고 있는거라 틀린내용 다수 존재 지난 학기에 TNT활동을 하면서 이론 스터디를 미시간대에서 진행된 Deep Learning for Computer Vision 강의를 기반으로 진행했다. 그중에서 15번째 강의인 Object Detection 강의를 듣고 그 내용을 정리해 보려고 한다. 하나하나 디테일보다 Detection의 개괄에 대해서 쭉 설명해줘서 이해하기가 좋았다. https://youtu.be/TB-fdISzpHQ 기존의 Classification task는 단순히 전체 이미지의 Label을 추정하기만 하고, 이미지의 디테일한 픽셀부분들이 어떤 Label에 해당하는지 판단하지는 못하는 task였다. 이제는 더 나아가서, 이미지 안에 나타난 다수의 객체들을 Detection하는 ..