object detection2 [object detection] Single Shot Multibox Detector (SSD) 아키텍쳐 분석 SSD Single Shot MultiBox Detector[논문]는 object detection을 위한 아키텍쳐다. object detection을 위한 여러 아키텍쳐가 있는데 R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN 등 2-stage detector가 아닌 YOLO와 같은 1-stage detector에 속한다.2016년 11월에 발표된 모델이고 PascalVOC, COCO 데이터셋 등과 같은 표준 데이터셋에서 FPS는 59, mAP는 74%를 기록했다. 속도는 굉장히 빠른 편이며, (512, 512) 이미지에서는 76.9%를 달성하여 Faster R-CNN보다 더 좋은 결과를 얻기도 했다. 또한 저해상도에서도 높은 성능을 보이는 것이 SSD의 특징이다.먼저, Single Shot .. 2019. 8. 8. [object detection] YOLO 모델의 원리 Object detection 분야에서 쓰이는 모델로는, Faster-RCNN, MobileNet, SSD 등 많은 모델이 있지만 그 중 YOLO 모델에 대해 자세히 알아보려 한다. 일단, 현 시점에서는 YOLO, YOLOv2, YOLOv3(YOLO 9000)까지 모델이 개발되었고 각 모델마다 변화에 따른 장단점이 생겨났다. 필자는 YOLOv3를 사용해서 프로젝트들을 진행해본 결과 나름 괜찮은 성능의 결과를 얻을 수 있었다. 그러나 YOLOv2에 비해 느리다는 것이 단점이었다. 구조적 관점에서 이러한 차이들을 파악하기 전 기본적인 바탕이 되는 YOLO 모델의 원리에 대해 알아보는 것이 이번 글의 목표다. YOLO 가장 기본이 되는 YOLO 모델의 원리를 설명하고자 한다. 먼저 간단히 설명하자면, 예측하고.. 2019. 7. 22. 이전 1 다음