개발 성장 노트

2-Stage DetectorObject Detection = Localization + Classification - 두 가지의 task를 분리하여 2 stage로 따로 수행 - Stage 1: 이미지 내에서 object가 있다고 판단되는 위치 찾기 (Region proposal) - Stage 2: 각 위치에 있는 object의 종류 판단 (Classification) R-CNN- 2-stage detector의 최초 모델- Region proposals + CNN- Sliding Window      - 고정된 크기의 window를 이미지 내에서 sliding하면서 객체의 위치를 찾아내는 방법      - 계산 비용이 높고 속도가 매우 느림      - 고정된 크기의 window- Selective..

Object DetectionObject Detection: 사물 각각의 Bounding Box (Bbox) 위치와 Category를 예측Bounding Box: {x0 , y0 , x1 , y1 } 예측, Category: 사물의 class label 예측Architecture: Backbone (CNN) + Decoder (Detection Head)Image Classification vs Object Detection - Image Classification: 이미지 내에 어떤 물체가 있는지 분류 - Object Detection: 이미지 내의 각 Bbox 마다 객체의 클래스 분류 및 Bbox의 위치 추론 Localization (Bbox Regression) - Localization: Boun..