목록Networks (& Architectures)/YOLO 계열 (2)
Jun Station 준스테이션
YOLO 기초 개념 정리
What is YOLO? 물체 인식(Object Detection)을 수행하기 위해 고안된 심층 신경망으로서, Bounding Box Coordinate (테두리 상자 조정)과 Classification (분류)을 동일 신경망 구조를 통해 동시에 실행하는 통합인식 (Unified Detection)을 구현하는 것이 특징 YOLO Detection System (1). Input image를 448 x 448 으로 resize (2). 해당 image를 한 번의(single) convolutional network에 통과 -> 합성곱 신경망을 단 한 번만 통과시킨다는 것이 핵심 (3). Model의 Confidence에 의해 결과 값(resulting detections)을 여과(threshold) Uni..
YOLO v4 정리
YOLO (You Only Look Once) Version 4 정리 글 링크: hoya012.github.io/blog/yolov4/ YOLOv4：Optimal Speed and Accuracy of Object Detection Review YOLOv4：Optimal Speed and Accuracy of Object Detection 논문을 리뷰하였습니다. hoya012.github.io keyog.tistory.com/31 YOLOv4 : Object detection의 최적의 속도와 정확도 이번 포스팅에서는 YOLOv4의 논문을 리딩해보겠다. 저번 포스팅에서도 최대한 논문의 전반적인 내용을 다루면서 쉽게 설명하려고 노력 했으나.. 여간 어려운 작업이 아닐 수 없다. 각설하고 YOLOv4 keyo..