RAINBOW-LAB

지금까지, Object detection 모델 중 SSD 에 대한 기본적인 이해와 어떻게 학습이 되는지에 대해 알아보았습니다. 이번 포스트에서는 실제 Object detection model 인 SSD를 pytorch 를 이용해 구현해보고 내부 프로세스에 대해 자세히 알아보도록 하겠습니다. Dataset dataset 으로는 Pascal Visual Object Classes (VOC) data를 사용합니다. 2007, 2012 모델 모두 사용가능합니다. VOC dataset은 다음과 같은 20개의 class로 이루어져있습니다. {'aeroplane', 'bicycle', 'bird', 'boat', 'bottle', 'bus', 'car', 'cat', 'chair', 'cow', 'diningtabl..

이전 포스트에서는 기본적인 용어, 개념 등을 위주로 Object Detection에 대해 알아보았습니다. 다음으로 SSD300 을 Training시키기 위한 Loss등을 포함한 방법론에 대해서 알아보도록 하겠습니다. [Object Detection] Object Detection 튜토리얼 - part 1 Object Detection(객체 탐지) 는 딥러닝 중 컴퓨터 비전 분야에서 가장 어플리케이션 단에서 인기있게 연구되고 있는 분야입니다. 실생활 어플리케이션에도 많이 적용되는 만큼 이 기술의 발전 속도 rain-bow.tistory.com Loss Functions Supervised Learning은 주어진 ground truth data에 predicted된 내용을 매칭시키면서 학습합니다. SSD3..

Object Detection(객체 탐지) 는 딥러닝 중 컴퓨터 비전 분야에서 가장 어플리케이션 단에서 인기있게 연구되고 있는 분야입니다. 실생활 어플리케이션에도 많이 적용되는 만큼 이 기술의 발전 속도가 정말 대단합니다. 제가 처음 컴퓨터 비전에 관심을 갖게 된 계기도 이러한 객체 탐지 기술의 놀라운 성능 때문이였습니다. 이번 포스트에서는 이러한 객체 탐지 모델을 어떻게 구성하고 이것이 무엇인지에 대해 살펴보겠습니다. 위 사진은 주어진 사진에서 각 객체(Object)를 탐지 후 --> Bounding Box --> 이를 분류하는 image classification 문제로 이어집니다. 한 장의 이미지를 놓고 이미지를 Input 으로 받아 Class를 분류하는 Image classification과는 다..