Deep Learning study

You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection 오늘 정리할 것은 YOLO ~ YOLO 는 you only live once 라는 말로 잘 알고 있을 것 이지만, 여기서는 you only look once ! 뛰어난 작명 센스 ... 기존의 R-CNN에서는 region proposal 을 따로 찾고 bounding box 를 찾고 class 분류를 했다. 그러므로 region proposal 과정에서의 오버헤드가 컸기 때문에 성능향상에 어려움이 있었다. 하지만 YOLO는 grid방식을 이용하여 region proposal 의 오버헤드를 없앴다. grid 방식을 사용하면 그 grid cell 하나하나가 proposal 이 되기 때문에 오버헤드가 없어지는 ..

이번 포스팅은 YOLO를 읽기전에 한 번쯤 읽어보아야 할 것 같아서 간략하게나마 정리 보았다. R-CNN, Fast-RCNN , Faster-RCNN에 대해서 알아보자 R-CNN R-CNN은 Region proposals with CNN 의 줄임으로 이미지 안에 어떤 object 들이 있는지 찾아내는 것을 목적으로 한다. 먼저 input 이미지에서 2000개 정도의 subimage를 뽑아낸다. object들이 존재할 것 같은 부분을 잘라내어 주는것이다. 그리고 그 각각의 이미지들을 CONV net을 통과시키기 위해 알맞는 사이즈로 변환후 CNN을 통해 분류작업(classification)을 한다. 그 후에 SVM(support vector machine)을 이용해 각 object 들을 분류해준다. 또한 ..