Object Detection using Deep Learning

Minhyeok의 Notion - 노션에서 옮기는 중

1. load deep learning model:
   Net net = readNetFromDarnet();
2. process an input image to a blob suitable for deep learning model:
   Mat inputBlob = blobFromImage();
3. obtain classification result by propagating the input blob
   net.setInput(inputBlob, “data”);
   Mat detectionMat = net.forward(”detection_out”);

YOLO

• 이미지를 그리드로 나누고 각 그리드에서 여러개의 객체 예측
• 결과
  • Bounding Box (위치, 크기)
  • Bounding Box Confidence Score (박스 내 객체 유무 확률)
  • Probability for each class (객체의 각 클래스에 대한 확률)
• YOLO 결과 Matrix
  • Row(845): 13x13 grids, 각 grid는 5개의 bounding boxes 예측 ⇒ 13x13x5
  • Columns(85):
    • 4: bounding box의 위치, 크기 ⇒ center x,y, w,h
    • 1: box confidence: 객체 유무 확률
    • 80: class confidence ⇒ 클래스별 확률
• blobFromImage
  1. Mean subtraction
  2. Scaling
  3. Resizing
  4. Channel swpping