Object Detection이란

• Object Detction = Classification + Localization

  • 분류 + 좌표값 을 보여준다.

• Localization 알고리즘

  • Sliding window 방식 : 좌표를 4개를 측정하여 데이터 알조리즘에 계산되어 합산됨 ( 평균 값으로 표현 ) -> 바운딩 박스 형태로 나옴
  • loss율 : 바운딩 박스가 얼마나 잘 에측되었는가?
    감지영역의 합집합 - 교집합 을 계산. 1에 얼마나 가까운가 체크

• annotation 작업 : 이미지의 좌표값을 설정해주는것 ( 라벨링 )

이미지 수집시 주의사항

• 데이터 편향 X : 한쪽에만 데이터를 몰아넣으면 안됨
  • 여러형태로 나두고 수집해야 잘 교육 됨
  • Object Detection의 핵심은 객체의 위치

SSD

• Single Shot Detect : 하나씩 찾는 알고리즘

전처리

• SSD Random Crop : 랜덤으로 잘라서 학습시키겠다.

사전학습 모델

• coco 모델 : 사전학습 모델에서