다녕님의 블로그

실제 Object가 Detected 된 재현율(Recall)의 변화에 따른 정밀도(Precision)의 값을 평균한 성능 수치 mAP (mean Average Precision)IOU, Precision-Recall Curve, Average Precision, Confidence threshold - 정밀도(Precision)는 예측을 Positive로 한 대상 중에 예측과 실제 값이 Positive로 일치한 데이터의 비율을 의미Object Detection에서는 검출 알고리즘이 검출 예측한 결과가 실제 Object들과 얼마나 일치하는지를 나타내는 지표- 재현율(Recall)은 실제 값이 Positive인 대상 중에 예측과 실제 값이 Positive로 일치한 데이터의 비율을 의미Object Detect..

IoU : Intersection over Union모델이 예측한 결과와 실측(Ground Truth) Box가 얼마나 정확하게 겹치는가를 나타내는 지표IoU는 개별 Box가 서로 겹치는 영역 / 전체 Box의 합집합 영역 1에 가까울 수록 detect를 잘했다...! 대표적으로 Pascal VOC랑 MS COCO IoU 평가 메트릭 방법이 있음파스칼은 IoU가 0.5보다 높냐 낮냐에 따라 잘하고 못하고를 구분함MS COCO는 좀 더 복잡하게 0.5~0.95의 범위에서 0.05씩 올려가며 IoU를 측정함또한 크기 (small, middle, big)에 대한 IoU 값도 있음 NMS (Non Max Suppression)- Object Detection 알고리즘은 Object가 있을 만한 위치에 많은 D..

원본 이미지를 Feature Extractor Layer를 통과하여 Feature Map 이 만들어짐 이 피처 맵은 원본 사이즈에 비해 줄어들면서 추상화된 Feature 특성들을 가지고 있게 됨 object가 두 개 이상일 때- 특정 위치에 있는 윈도우를 기반으로 이동시키면서 오브젝트를 찾는 방식이 슬라이딩 윈도우 방식 Sliding Window 방식- window를 왼쪽 상단에서부터 오른쪽 하단으로 이동시키면서 object를 detection하는 방식-> 객체가 있을만한 위치를 그냥 무작정 찾아 나가는 것 보완1. 다양한 형태의 window를 각각 sliding 시키는 방식2. window scale은 고정하고 scale을 변경한 여러 이미지를 사용하는 방식 - 윈도우가 이미지보다 크면 하나의 윈도..