Deep Learning

오늘은 Object Detection 과제에서 사용되는 후처리 알고리즘인 NMS에 대해 다뤄보고자 합니다.  Object Detection 모델을 학습한 뒤, 추론을 수행했을 때, 우리는 왼쪽의 이미지처럼 많은 Box를 얻을 수 있습니다. 이는 Box를 예측해야하는 모델의 특성 상, 무조건적으로 발생될 수 밖에 없는 문제라고 할 수 있습니다. 하지만 우리는 Detector를 통해 하나의 객체에 대해 하나의 박스를 예측하도록 출력을 도출하길 원합니다. 이런 상황에서 우리는 NMS(Non-Maximum Suppression)란 알고리즘을 적용하여 처리할 수 있습니다. 이 때, 사용되는 NMS란 무엇이고 어떤식으로 처리되는걸까요?Object Detector Outputs  Detector가 어떠한 출력을 도출..

mAP (mean Average Precision) ? 이번 포스트에서 다뤄볼 개념은 mAP라고 불리우는 mean Average Precision 입니다. mAP는 mAP, mAP@0.5 혹은 mAP@0.5-0.95 등의 이름으로 불리우고 있습니다. Object Detection 과제에서, 객체의 위치 추정과 검출 성능을 평가하기 위해 주로 사용됩니다. OD 과제에서 주로 사용된다는 것은 많은 사람들이 알고있지만, 실제 어떻게 계산되는지 명확히 알기 어렵습니다. 그렇기에 예제와 함께 mAP를 계산해가며, mAP를 어떻게 측정할 수 있는지 설명하고자 합니다.Object Detection Outputs가장 먼저 다뤄볼 내용으론 Object Detection 모델이 내뱉는 결과에 대해서입니다.YOLO와 같은 ..

What is CNN(Convolutional Neural Network) ?Convolutional Neural Network의 기원이자 첫 신호탄은 1950년대 하버드에서 진행되었으며, 고양이를 통해 동물의 시각적 정보가 어떠한 방식으로 처리되는지에 대해 연구했습니다.  진행된 실험은 고양이의 뇌에 전극을 심어놓은 뒤 다양한 모양의 이미지를 보여주었을 때, 뉴런이 어떻게 활성화 되는지에 대해서 진행되었으며, 이러한 실험을 통해 동물이 시각적 정보를 받아들일 때, 전체 이미지를 한번에 해석하지 않고 이미지의 일부분을 다양하게 받아들인 뒤, 정보를 종합한다는 것을 알게되었습니다. 해당 실험 결과를 바탕으로 기존 퍼셉트론 기반의 인공신경망에서 합성곱 신경망(CNN : Convolutional Neural ..