object detection (2) 썸네일형 리스트형 [TIL]mean IoU(Intersection over Union) IoU란? IoU :: Intersection over Union Object detection, Semantic segmentation에서 주로 성능 평가를 위해 사용되는 척도 중 하나이다. 실제 객체가 존재하는 박스와 모델이 객체라고 인식한 박스가 얼마나 차이 나는지를 표현한 값이다. [수식 1]과 같이 정의할 수 있으며 이를 그림으로 표현하면 [그림 1]과 같이 표현할 수 있다. 즉, IoU는 ground truth(이하 GT)의 박스 크기와 모델이 평가한 결과(이하 infered)의 박스 크기를 합한 넓이 중 두 박스가 겹치는 부분의 넓이가 차지하는 비율(합집합 중 교집합이 속하는 영역의 넓이)이라고 할 수 있다. [그림 2]를 예시를 들어 살펴보자. 초록색 박스는 GT 박스이고, 빨간색 박스는 .. EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection ref : Tan, Mingxing, Ruoming Pang, and Quoc V. Le. "Efficientdet: Scalable and efficient object detection." Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition. 2020. 들어가기 전에 EfficinetDet은 필요한 연산의 수를 줄이면서도 기존의 모델들과 비슷한 성능을 낼 수 있다는 점으로 최근 object detection의 SOTA로 손꼽히고 있는 모델이다. 연구실 세미나에서 발표했던 자료를 기반으로 EfficientDet에서 제안한 방법에 대해 간단히 요약해보았다. Object detection의 문제 주어진 입력에 존.. 이전 1 다음
