Computer Vision - Object Detection(3)

Computer Vision - Object Detection(2)에 언급한 모델이 경계 상자를 두 객체 사이에 배치하는 문제에 대해 이야기 했습니다. 그렇다면 어떻게 해결해야 할까요?

문제 파악

모델에 n개의 탐지기가 있다고 할때 각 탐지기는 하나의 객체가 아닌 모든 객체를 예측하고 탐지하려 합니다. 그래서 모델에 탐지기는 여러 개 있지만, 하나의 경계 상자만 예측하는 모델과 동일한 성능을 띄고 있습니다.

해결 방안

따라서, n개의 탐지기가 하나의 객체만 예측하고, 각 탐지기가 예측하는 객체는 서로 달라야 합니다. 즉, 각 탐지기를 특별하게 하는 겁니다.

1단계 검출기인 YOLO, SSD 그리고 DetectNet은 각각의 경계 상자 탐지기를 이미지내 특별한 위치에 위치함으로 이러한 문제를 해결했습니다. 이렇게 탐지기는 특별한 위치에 있는 물체에 특화됩니다.
결과가 더 좋아지기 위해서는 탐지기가 물체의 모양과 크기에 특화되게 할 수 있습니다.

그리드

1단계 검출기는 2단계 검출기와 다른 특별한 점은, 바로 고정된 그리드를 사용한다는 겁니다. 이미지를 13 x 13 개의 그리드로 나누는데 이때 나뉘는 개수는 중간에 단일 셀이 있도록 홀수입니다. 각 셀에는 5개의 서로 다른 물체 탐지기가 있고, 각 탐지기는 하나의 경계 상자를 예측합니다.

이때 탐지기의 위치가 고정되어 있음이 중요한데, 탐지기는 해당 셀 근처에 있는 객체만을 예측할 수 있습니다. 이로써 이전에 탐지기가 여러 객체를 예측하는 문제를 피할 수 있습니다.