week5 - Object Detection

Object detection

 

여러 가지 물체에 대한 Classification과 물체의 위치 정보를 파악하는 Localization을 모두 처리하는 것

 

Multi-Labeled Classification + Bounding Box Regression (Localization)

 

GoogLeNet, ResNet, VGGNet 과 같은 모델들로 이미지 분류(인식) 문제 해결

 

 

 

Detector	처리 방식	속도	예시
1-Stage Detector	Classification와 Localization를 동시에 해결	빠름	YOLO, SSD
2-Stage Detector	Classification와 Localization를 순차적으로 해결	정확도가 높음	Fast R-CNN, Faster R-CNN와 같은 R-CNN 계열

 

객체를 탐지하는 방식에는 다음과 같이 두가지가 있습니다.

 

두 문제를 동시에 해결하는 1-stage detector는 속도가 빠른 대신 정확성은 떨어집니다.

YOLO와 SSD와 같은 모델이 여기에 속합니다.

 

2-stage detector는 두 문제를 순차적으로 해결하는 방식이고 정확도가 높은 대신 속도는 느립니다.

Faster R-CNN과 같은 R-CNN 계열들이 있습니다. 

 

 

 

 

 

 

https://towardsdatascience.com/object-detection-simplified-e07aa3830954

Object Detection : Simplified

 

https://www.youtube.com/watch?v=GSwYGkTfOKk&list=PL_IHmaMAvkVxdDOBRg2CbcJBq9SY7ZUvs