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Research Paper SSD Abstract 본 논문에서는 A Single Deep Neural Network인 Single Shot MultiBox Detector(SSD)를 제안한다. SSD는 서로다른 해상도를 가지는 Feature Maps에 대하여 서로다른 크기와 비율을 가진 Default Boxes로 객체를 예측 한다. SSD는 One-Stage Detector로써 빠른 속도를 가짐과 동시에 높은 mAP를 달성하였다. 특히 다양한 해상도를 가지는 Feature Maps에 대하여 예측함으로써 작은 크기의 객체에 대한 정확도를 향상시킨다.  Introduction Two-stage Detector는 추가적인 Region Proposal 생성 단계가 요구되기 때문에 정확하지만, 실시간 검출을 하기..

Research PaperYOLO AbstractYOLO는 Object Detection Task의 새로운 접근 방식이다. Object Detection Task를 하나의 Regression Problem으로 정의하며, 하나의 Network로 구현되어 End-to-End 최적화가 가능하다. One-stage Detector인 YOLO는 45fps의 실시간성을 보인다. YOLO는 더 많은 Loclization Error를 보이지만, 배경에 대한 FP를 줄이며, 객체에 대한 일반적인 특징을 잘 학습한다. Introduction Object Detection Task에서 좋은 성능을 보이는 Model은 Classifier를 Detection으로 변형한 구조를 가진다. 특히, R-CNN의 경우 Region Pr..

몇개월 전 Yolo8 Model을 학습시키기 위한 Custom Dataset 구축 및 학습에 관한 포스팅을 진행하였다. 학습된 모델을 기반으로 실시간 객체 검출에 관한 포스팅을 이어나갈려고 하였는데, 그 짧은 기간동안 Yolo11이 출시되어 해당 모델을 기반으로 진행하겠다. Yolo11 논문에 대한 분석은 추후 진행할 예정이다. https://jinwoo-jung.tistory.com/69 [ YOLOv8 ] Custom Dataset 학습(Google Colab)https://jinwoo-jung.tistory.com/68 [ YOLOv8 ] Custom Dataset 구축(Roboflow)YOLOv8을 통한 Object Detection을 위해선 적합한 Model을 생성해야 한다.Model 학습을 위..

본 컴퓨터 비전 개념과 기법들에 대한 공부를 진행하면서 배운 내용들을 중심으로 정리한 포스팅입니다. 책은 Computer Vision: Algorithms and Applications를 기반으로 공부하였습니다.또한, 인하대학교 박인규 교수님의 컴퓨터 비전 과목을 기반으로 제작된 포스팅입니다.https://jinwoo-jung.tistory.com/116 [ 컴퓨터 비전 ] Ch5. Deep Learning...6본 컴퓨터 비전 개념과 기법들에 대한 공부를 진행하면서 배운 내용들을 중심으로 정리한 포스팅입니다. 책은 Computer Vision: Algorithms and Applications를 기반으로 공부하였습니다.또한, 인하대학교jinwoo-jung.comDeep Learning Object De..