[딥러닝] 13. 사물 검출 (Object Detection)

Region Proposal

• 사진에서 물체가 있을 법한 위치를 찾는 작업
• 물체 위치를 찾기 위해 다양한 형태의 윈도우(window)를 슬라이딩해서 물체가 존재하는지 확인

Selective Search

• 인접한 영역끼리 유사성을 측정해서 큰 영역으로 차례대로 통합해 나가는 과정

IoU (Intersection over Union)

• 바운딩한 사물이 특정 사물이 맞다는 평가지표
  = 사물이 없는 바운딩은 제거하고 사물이 있는 바운딩만 남기기 위한 평가지표
• 두 바운딩 박스가 겹치는 비율

NMS (Non Maximum Suppression)

• 여러 개의 바운딩 박스가 겹쳐있는 경우 하나로 합치는 방법

R-CNN (Region with CNN features) 

 

 

실습 코드

1. 파인애플과 사과 사진 수집
2. 라벨링
3. 라벨링 이미지 학습
   • <가중치>와 <환경 구성 파일> 생성됨
4. object detection 테스트

# 파인애플과 사과 사물 검출

 

참고 : https://youtu.be/jqNCdjOB15s