AI Naver boost camp45 [03] - Faster R-CNN Faster R-CNN 의 개념을 이해하기 전에 전에 블로그에서 설명했던 개념들을 먼저 간략하게 정리하고 설명하겠습니다. 1. Region Proposal (객체 후보 영역) Region Proposal은 이미지에서 객체가 있을 법한 위치를 미리 추출하는 단계입니다.초기 모델인 R-CNN은 이를 위해 Selective Search라는 기법을 사용했지만, Faster R-CNN에서는 이를 학습 가능한 네트워크인 Region Proposal Network (RPN)으로 대체합니다 2. RoI Pooling (Region of Interest Pooling)RoI Pooling은 Fast R-CNN에서 도입된 기법으로, 다양한 크기의 후보 영역(Region Proposals)을 고정된 크기의 벡터로 변환하는 .. 2024. 10. 4. [02] R-CNN, SPPNet, Fast R-CNN 1. R-CNN R-CNN 의 경우는 아래의 논문리뷰에서 자세히 설명했습니다.아래 링크를 참고 부탁드립니다. https://ai-bt.tistory.com/entry/R-CNN-%EB%85%BC%EB%AC%B8-%EB%A6%AC%EB%B7%B0 R-CNN 논문 리뷰서론딥러닝의 발전과 함께 컴퓨터 비전 분야는 급격한 변화를 겪고 있습니다. 그중에서도 객체 탐지(Object Detection)는 이미지나 비디오에서 특정 객체를 찾아내고, 그 위치를 정확히 예측하는 중ai-bt.tistory.com 간략하게 R-CNN의 특징과 단점에 대해서 설명하겠습니다.1) 2000개의 Region을 각각 CNN 통과R-CNN은 객체 탐지에서 사용되는 기법으로, 이미지에서 Selective Search 알고리즘을 사용해 .. 2024. 10. 2. [01] - Object Detection 정의와 Evaluation metric (평가지표) 1. 이미지 탐지 종류1) Classification (분류)Classification은 가장 기본적인 이미지 처리 기법 중 하나입니다. 단어 그대로, 이미지를 특정 클래스 또는 카테고리로 분류하는 작업을 의미합니다. 주어진 이미지를 보고 이 이미지가 어떤 객체를 포함하고 있는지 결정하는 것이죠. 예시)개, 고양이, 자동차와 같은 여러 카테고리가 있을 때, 이미지 속에 어떤 것이 있는지 맞추는 작업입니다. 예를 들어, 강아지 사진을 넣으면 '개'라는 클래스로 분류하는 것이 Classification입니다. 특징)이미지를 전체적으로 보고 하나의 클래스만 예측비교적 간단한 문제를 해결하는 데 적합 2) Object Detection (객체 탐지)Object Detection은 한 단계 더 나아간 .. 2024. 10. 2. Day-21 강의딥러닝 문제 정의 학습 내용어떻게 모델을 선택하는지문제 정의를 어떻게 접근 하는지 Daily study모델의 Inductive Bias 확인 후데이터가 어떤 모델에 적합한지 생각하기 회고어떤 딥러닝 프로젝트를 진행 할때막연한 과정에, 막연한 결론을 내봤자, 막연한 경험이 될뿐 이다그래서 근간의 이해하면서 공부와 프로젝를 진행 해야한다. 2024. 9. 11. 이전 1 2 3 4 5 ··· 12 다음
