Object detection

Object detection 과정에서 예측된 Bbox와 정답 Bbox간의 정확도를 평가하는 평가 지표 중 하나이다. 말 그대로 두 박스가 얼마나 겹치는 지를 가지고 수치적으로 표현한 것이다.계산 방법은 생각보다 간간하다. 두 Bbox의 교집합을 합집합으로 나눠주는 것

Non-max Suppression이란? Object detecion 과정에서 하나의 객체에 대해 여러개의 Bbox가 중복해서 나타날 수 있다. 중복해서 나타는 Bbox중 가장 정확하다고 생각하는 하나의 Bbox를 선택하는 알고리즘이다. 특히 Default box를

Object detection task에서 모델을 평가하기 위해 가장 보편적으로 사용되는 평가 지표 중 하나이다. Precision-recall 그래프를 이용해면 특정 알고리즘의 성능을 평가하기에는 좋으나 다른 두 알고리즘을 정량적으로 비교하기에는 어려운 단점이 있다.

YOLO는 one-state 객체 인식 알고리즘으로 빠른 속도와 높은 정확도를 보여주는 실시간 객체 인식을 위한 대표 알고리즘 중 하나입니다. 위 그림은 YOLO를 설명하는 유명한 그림입니다. 그림처럼 이미지를 특정 영역으로 나누고 각 cell이 하나의 객체의 여부를