Playdata_data_analysis_33기/수업복습 2

Object Detection

개요Object Detection = Localization + Classification. (locatlization은 회귀문제, classification은 분류문제)one stage detector: localization과 classification을 하나의 네트워크에서 처리속도가 빠름. 정확도가 낮음.Two stage detector: localization과 classification을 나눠서 순차적으로 실행 처리속도가 떨어짐. 정확도가 높음.실제 사용 시, 실시간 검출을 해야하는 경우가 많아지며 속도가 빠른 것이 중요해짐. ⇒ one stage detector를 사용해 정확도를 높이는 방법 연구.출력값Bounding Box의 위치는 4개 값으로 구성되어 있음. (센터의 x, y, w, b)...

CNN-1

CNN특징추출Convolution Layer이미지 특징 추출에 성능이 좋다.이미지와 필터 간 합성곱 연산을 해서 이미지 특징을 추출. 값이 같으면 위치가 달라도 같은 것이라고 인식.그래서 그래서 위치가 바뀌어도 이미지 식별 가능.값이 나온다는 것은 필터가 표현하는 이미지 특성이 존재한다는 것.동일한 index 값끼리 곱해서 더해줌. weight예시0x1 + 1x0 + 7x1 + 5x1 + 5x2 + 6x0 +5x3 + 3x0 + 3x1 = 40총 네번 실시해서 결과 값은 다음과 같음.추론Dense Layer이미지의 공간적 구조를 학습하는데 어려움. (위치만 바뀌어도 다른 값으로 인식)weight가 많아 학습에 어려움이 있음.Handcraft 방식의 filter영상으로부터 윤곽선 특성을 찾기.sobel 필..