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

https://fdgfhghu.blogspot.com/2021/02/45-image-classification-vs-object.html

 

Object Classification using softmax

 

이미지에서 물체를 예측하기 위해서는 이미지를 ConvNet에 넣어주고, 출력 층에서 softmax 함수를 사용하면 이미지 내의 물체가 무엇인지 알아 낼 수 있다.

 

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/08/a-hands-on-guide-to-build-your-first-convolutional-neural-network-model/

 

Object Localization

 

Object Localization은 물체의 주변에 bounding box를 표시하고, 이러한 bounding box의 위치 (좌표)를 신경망 출력에 포함시키면 물체의 위치를 쉽게 파악할 수 있다.

 

https://medium.com/@dhartidhami/object-detection-localization-algorithms-e55b19259cbf