ComputerVision Jack

SSD: Single Shot MultiBox Detector Abstract single deep neural network 사용하여 image에서 object detection 진행하는 방법을 제시한다. SSD 해당 접근 방법은 bounding box의 output space에 대해 feature map 위치에서 다른 ratios와 scales 갖는 default box 연산한다. prediction time에 network는 각 default box안의 object category에 대한 scores 발생 시키고, object의 shape에 잘 부합하는 box 생산한다. 추가적으로 network는 multiple feature maps에서 prediction 값을 결합한다. 이는 다양한 object..

You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection Abstract YOLO 새로운 object detection 방법을 제시한다. 이전 방법들은 classifier 재구성하여 detection 수행한다. 하지만 저자는 object detection 대해 공간적으로 분리된 bounding box와 class probabilities 예측하는 Regression 문제로 바라본다. single neural network는 bounding box와 class probabilities 전체 이미지에 대해 직접적으로 한번에 평가한다. detection pipeline이 single network 구성되어 있기 때문에 end-to-end 방식으로 최적화 될 수 있다...

이번엔 제 나름대로 일을 진행하면서 Object Dtection과 관련하여 workFlow를 정리해보려고합니다. 처음엔 막연히 전반적인 Task 흐름도 고려하지 않고 Computer Vision 분야의 개발자가 되려했지만, 개발을 진행함에 있어서 workFlow를 세우고 기본에 충실한 코딩이 얼마나 중요한지 깨닫게 되었습니다. Dataset 우선 vision Task에 맞는 데이터 수집이 가장 중요합니다. Face Detection이면 얼굴 데이터, Object Detection이면 object에 관련된 데이터셋을 수집합니다. 그 다음 수집된 데이터셋에 대해 predict ouput을 고려하여 라벨링을 진행해야합니다. 기본적으로 라벨링을 진행할 때, 저는 PyQT5 (python GUI) 프로그램으로 T..