object detection

[Model Review] YOLOv5 + Roboflow Annotation

! 주의 ! 이 글에는 적은 yolo v5에 대한 요약과 짧은 사용법, 그리고 roboflow annotation에 대한 개인적인 견해가 쓰여있습니다. 1. YOLOv5 Summary You Only Look Once - one stage detection 모델 R-CNN이나 Faster R-CNN과 달리 이미지 분할 없이 이미지를 한 번만 보는 특징 전처리모델과 인공신경망 통합 실시간 객체탐지 Backbone : input image → feature map CSP-Darknet https://keyog.tistory.com/30 Head : predict classes / bounding boxes Dense Prediction : One stage detector(predict classes + b..

[ML/DL] nms(None-maximum-suppression) - hard nms / soft nms

nms(None-maximum-suppression) Soft-NMS -- Improving Object Detection With One Line of Code Theory 예측된 bounding box의 confidence가 임계치(threshold) 이상이면 참으로 처리하게 된다. 그렇게 되면 하나의 Object에 대해 여러 개의 Bounding box가 겹쳐서 생성될 수 있다. → 한 객체에 대해 가장 신뢰도가 높은 하나의 bounding box만 남기고 나머지를 삭제하는 post processing 알고리즘의 일종 = nms non-maximum suppression bounding box 집합에서 class score이 가장 높은 것부터 다른 집합으로 옮기고 원본 bounding box 집합에..