Attention please

computer vision에서 가장 처음이자 각광을 받았던 분야는 image classification입니다. 특히 ILSVRC 대회가 열리게 되면서 풍부한 ImageNet 데이터셋을 가지고 많은 사람들이 image classification challenge에 뛰어들었으며, 많은 발전들이 있었습니다. 대표적으로 2012년도의 AlexNet을 시작으로 현재에도 여러 방면으로 활용되고 있는 VGG, Inception, ResNet 등 많은 모델들이 나오기 시작했습니다. 하지만 사람들은 이러한 기법들을 단순히 image classification에서 만족하지 않았으며, 각 객체의 위치를 탐지하는 Image segmentation 에서도 활용하게 됩니다. 간단하게 설명하자면 classification의 경우..

Object Detection? 지금까지 CNN 모델은 분류(classification) 문제에 적용되어왔다. 즉, 어떤 image가 들어오게 되면 해당 image가 무엇인지 분류하는 작업을 해왔다. 이 classification에 객체의 위치를 특정해주는 Localization 개념이 포함되면 그것을 Object Detection이라 부른다. ● Classification : 개, 고양이, 사자, 표범과 같이 특정 image가 어떤 객체인지 class를 분류하는 것을 의미한다. 보통 CNN 모델만을 사용하며 Object Detection과 Segmentation 모델의 backbone으로 사용된다. ● Classification + Localization : Localization은 1개의 object..

AP와 mAP는 CNN 모델의 성능을 평가하기 위한 평가지표이다. 하지만 AP와 mAP를 이해하기 위해서는 precision, recall에 대해 이해해야한다. Precision & Recall 정밀도(precision)과 재현율(recall)은 Computer vision 분야의 classification task에서 자주 사용하는 평가지표이다. T(True)는 예측과 실제 값이 동일한 경우를 의미하며, F(False)는 예측과 실제 값이 다른 경우이다. Object Detection의 경우 모델이 예측한 것과 실제 값을 비교하는 기준은 IoU로 한다. 위와 같이 모델이 예측한 box에 대해 IoU score가 나올 것이고 이때 IoU의 값이 0.5 이상이면 제대로 검출되었다고 인식하고(TP) IoU값..

NMS의 목적은 동일한 object를 가리키는 여러 box의 중복을 제거하는 것이다. NMS에는 IoU의 개념이 포함되어 있으니 IOU를 먼저 알아야한다. 2022.12.30 - [딥러닝/CNN] - IoU(Intersection over Union)의 개념 및 코드 구현 IoU(Intersection over Union)의 개념 및 코드 구현 IoU란? IoU란 Ground Truth와 모델이 예측한 값이 얼마나 겹쳐있는지 나타내는 Metric이다. 즉, IoU는 실제 box와 예측한 box의 교집합 / 합집합을 의미한다. 정답 영역과 예측 영역의 겹쳐진 부분이 크면 smcho1201.tistory.com NMS는 IoU의 값을 기준으로 중복되는 box를 제거한다. 그렇다면 어떤 순서로 진행되는지 살펴..

IoU란? IoU란 Ground Truth와 모델이 예측한 값이 얼마나 겹쳐있는지 나타내는 Metric이다. 즉, IoU는 실제 box와 예측한 box의 교집합 / 합집합을 의미한다. 정답 영역과 예측 영역의 겹쳐진 부분이 크면 클수록 IoU값은 커진다. 물론 값이 크면 클수록 잘 예측했다고 판단한다. IoU의 최대값은 1이며, 최소값은 0이다. IoU는 굉장히 엄격한 metric이기에 사람 눈으로 봤을 때는 object가 잘 검출된다고 느껴질지는 몰라도 IoU 값은 현저히 떨어질 수 있다. 고작 1/9 정도의 오차이기에 사람의 입장에서는 좋게 보여지지만 실제로 IoU값은 0.65 정도로 높지 않다. 그만큼 IoU Metric은 엄격한 평가지표임을 알 수 있다. 계산 방법 x : 각 영역 중심의 x좌표 ..

다양한 convolution 기법들 original convolution dilated convolution transposed convolution depthwise separable convolution Separable Convolution 말 그대로 kernel 작업을 여러 단계로 나누어 주는 기법이다. Convolution 연산은 y = conv(x, k) 라고 표현해보자. (x : input data, y : output data, k : kernel) 이때 kernel k 가 k1.dot(k2) 로 연산되는 2D Convolution이라면 2차원 계산을 하는 대신 1차원 계산 2개로 나누어 계산하는 것이다. 즉, k 를 k1 과 k2 1D Convolution으로 나누어 계산한다. 물론 둘 ..