Object Detection 기초

*이 포스트은 강의 요약 포스트입니다.

 

컴퓨터 비전 (Computer Vision)

• 인간의 시각과 관련된 부분을 컴퓨터 알고리즘을 이용해서 구현하는 방법을 연구하는 분야이다.
• 이미지분류 (image Classications), Sematic Image Sementation, 물체 검출 Object Detection 등이 컴퓨터 비전의 대표적인 문제들이다.
• 컴퓨터 비전 문제를 풀기 위해 딥러닝 여러 구조 중 CNN이 많이 사용된다.

물체 검출 예제 (출처:  https://blog.naver.com/hanonom/222509137682 )

 

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Object Detection : 물체가 있는 영역의 위치정보를 Bounding Box로 찾고 Bounding Box 내에 존재하는 사물의 라벨(Label)을 분류하는 영역

 

Object Detection문제 영역의 출력값 - x_min, y_min,x_max,y_max,class,confidence

• x_min: 물체의 Bounding Box의 왼쪽 위 (Left-Top) x좌표
• y_min: 물체의 Bounding Box의 왼쪽 위 (Left-Top) y좌표
• x_max: 물체의 Bounding Box의 오른쪽 아래 (Right-Bottom) x좌표
• y_max: 물체의 Bounding Box의 오른쪽 아래 (Right-Bottom) x좌표
• class: Bounding Box에 속한 물체의 class
• condidence: Bounding Box에 실체 물체가 있을 것이라고 확신하는 정도를 나타내는 값(0.0~1.0사이의 값, 1에 가까울 수록 Bounding Box에 있다는 것 확신) 

출처:  https://www.inflearn.com/course/욜로-딥러닝-논문구현?inst=60c23368