728x90 반응형 SMALL bounding box3 [Object Detection] YOLO Inference YOLO Inference 입력 이미지를 7 x 7 그리드 셀로 나누며, 각각의 그리드 셀에 들어있는 2개의 bounding box 정보와 물체의 클래스 정보가 들어있는 7x7x (5+5+20) 데이터가 YOLO 예측 결과이다. 1st bounding box of a grid cell 2nd bounding box of a grid cell Class score class-specific confidence score 계산 YOLO에서는 동일한 객체에 대하여 많은 bounding box가 잡힐 수 있다. 98개 bbox 각각이 가지고 있는 class specific confidence score에 대해서 각 20개의 클래스에 대해 신뢰도가 가장 높은 bbox만 남기고 나머지 bbox를 없애는 NMS (n.. 2022. 9. 3. Object Detection (객체 탐지) Object Detection (객체 탐지) Object Detection은 이미지나 비디오 내의 자동차, 사람, 동물, 물건 등의 위치와 종류를 알아내는 것을 Object Detection이라고 한다. Object Detection은 2012년 이전에는 모두 영상 처리 알고리즘으로 해결했으나, 2012년 AlexNet이 나타나고 부터는 딥러닝을 활용하여 문제를 처리하고 있다. Object Detection = Object Classification + Object Localization = Object Classification with Localization Object Classification using softmax 이미지에서 물체를 예측하기 위해서는 이미지를 ConvNet에 넣어주고, 출력 층.. 2022. 9. 3. [VPython] Miscellaneous (3) Canvas canvas는 3D 개체를 표시하는 창이며 사용자 지정할 수 있다. canvas(width=700,height=500,background=color.white) sphere() Multiple Canvases 둘 이상의 canvas가 있을 수 있으며, 각 canvas를 변수에 할당한다. canvas를 여러 개 사용하는 경우 각 객체를 canvas 변수에 할당하려면 모든 객체에 (canvas=) parameter가 있어야 한다. canvas1 = canvas() # canvas 1 canvas2 = canvas() # canvas 2 box(canvas=canvas1) # assign box to canvas 1 sphere(canvas=canvas2) # assign sphere to can.. 2022. 1. 18. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
