긴 학습 기간이 끝났다. AIFFEL을 졸업(3.10)하고 푹 쉬었다.바쁜 하루하루를 보내느라 정리하지 못했던 것들을 하나둘 정리하고 마지막으로 해커톤 프로젝트를 블로그에 정리해보려고 한다.왜 이 Project를 시작했는지, 어떤 과정을 거쳤는지, 하나둘 정리해보아야겠

◇ YOLOv1Yolo V1 은 입력 이미지를 S X S Grid로 나누고 각 Grid의 Cell이 하나의 Object에 대한 Detection 수행각 Grid Cell 이 2개의 Bounding Box 후보를 기반으 로 Object의 Bounding Box 를 예측7

OpenCV에서 Yolo를 이용한 Object DetectionOpenCV Yolo inference 코드는 기존 OpenCV inference코드와 다름.3개의 Output Feature Map 에서 직접 Object Detection 정보 추출Pretrained된

anchor box 기반의 모델과 더 뛰어난 Backbone 구성, 다양한 성능 향상 테크닉을 적용하면서 발전됨.• Feature Pyramid Network 유사한 기법을 적용하여 3개의 Feature Map Output에서 각각 3개의 서로 다른 크기와 scale을

Passthrough module을 통한 fine grained feature좀 더 작은 오브젝트를 Detect 하기 위해서 26x26x512 feature map의 특징을 유지한 채 13x13x2048 로 reshape한 뒤 13x13x1024에 추가하여 featur