주요 Dataset많은 Detection & Segmentation DL 패키지가 아래의 Dataset들을 기반으로 Pretrained 되어 배포되었습니다.PASCAL VOC: XML Format, 20개의 Object CategoryBounding Box 양식으로 구성되어 있습니다(XML), 그리고 하나의 Image에 데하여 Annotation 합니다. MS COCO: json Form, 80개의 오브젝트 카테고리Google Open Images: csv Format, 600개의 오브젝트 카테고리  PASCAL VOC 2012PASCAL VOC(Pattern Analysis, Statistical Modelling and Computational Learning Visual Object Classes)..

Precision(정밀도) & Recall(재현율)정밀도(Precision)과 재현율(Recall)은 주로 Binary Classification(이진 분류)에서 사용되는 성능지표 입니다.정밀도(Precision)는 예측을 Positive로 한 대상 중에 예측과 실제 값이 Positive로 일치한 데이터의 비율을 뜻합니다.Object Detection에서는 검출 알고리즘이 검출 예측한 결과가 실제 Object들과 얼마나 일치하는지를 나타내는 지표입니다.재현율(Recall)은 실제 값이 Positive인 대상 중에 예측과 실제 값이 Positive로 일치한 데이터의 비율을 뜻합니다. ObjectDetection에서는 검출 알고리즘이 실제 Object들을 빠뜨리지 않고 얼마나 정확히 검출 예측하는지를 나타내..

이번 글에서는 한번 Object Detection의 방식들이 어떤것이 있는지 한번 알아보겠습니다.Sliding Window 방식Sliding Window 방식은 Window를 왼쪽 상단부터 오른쪽 하단으로 이동시키면서 Object를 Detection 하는 방식입니다.약간 촘촘히, 세밀하게 window를 이동시키면서 객체 탐지를 하는 방식입니다. 이미지를 작은 영역으로 나누고, 각각의 작은 영역(윈도우)에서 객체가 존재하는지를 탐지하는 방법입니다.장점은 많은 영역을 Scan 할수 있는것, Window의 형태랑 Image Scale을 다양하게 변경할 수 있다는 점입니다.단점은 Object 없는 영역도 무조건 슬라이딩 하여야 하며 여러 형태의 Window와 여러 Scale을 가진 이미지를 스캔해서 검출해야 하..

Intro Object DetectionObject Detection은 Deep Learning(딥러닝) 기반으로 발전하였습니다.Object detection은 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 연구 주제 중 하나로, 이미지나 비디오 내에서 객체의 위치를 찾고, 해당 객체가 무엇인지를 식별하는 기술입니다.이 기술은 보안 시스템, 자율 주행 차량, 얼굴 인식, 이미지 검색 엔진 등 다양한 응용 분야에서 활용됩니다.PASCAL VOC 대회에서 convnet을 사용하기 전이랑 후랑 성능 지표가 확 상승한것을 볼 수 있습니다.Localization, Detection, SegmentationLocalization, Detection, Segmentation 이 3개의 공통점은 Object의 위치를 찾아주는것입니다.L..