AI를 공부하는 나

💡 오늘 알아갈 목표 2 Stage Object Detector R-CNN R-CNN Object Detection 모델은 객체의 위치를 찾고 , Class를 분류하는 작업을 진행한다. R-CNN 모델은 이를 순차적으로 진행하는 대표적은 2 stage detector로, 딥러닝을 적용한 최초의 object Detection 모델이다. R-CNN모델은 다음과 같은 순서에 따라 작동한다. 1. Input Image 2. Extract Region Proposals Sliding Window Selective Search 3. Compute CNN features 4. Classify regions 우선 object detection을 하기 위해서는 객체 후보의 영역을 선정해야 하는데 아래의 방법들을 알고 넘..

🤔 Detection에서 FP , TP 을 어떻게 판단할 수 있을까? IOU (Intersection Over Union) : 예측된 바운더리 박스와 사용자가 설정한 바운더리 박스 간 중첩되는 부분의 면적을 측정해서 중첩된 면적을 합집합의 면적으로 나눠준다 IOU = 중첩영역 / 결합영역 중첩영역 계산은 박스 A, 박스 B의 왼쪽 상단, 오른쪽 하단 좌표 값을 이용하여 중첩 부분의 왼쪽 상단, 오른쪽 하단의 값을 구하여 계산한다. Python 코드 여기서 epsilon은 0으로 나눠지는 것을 방지하는 값 def get_iou(a,b, epsilon = 1e-5) : """ Given two boxes `a` and `b` defined as a list of four numbers: [x1,y1,x2,y..

2번. A) 벡터집합 x1,x2,....,xN을 이루는 벡터의 선형 조합이 영벡터가 되도록 하는 스칼라 계수 c1,c2,...,cN가 존재하면 이 벡터들은 선형 종속이라고 합니다. 반대로 벡터들의 선형조합이 0이 되면서 모두 0이 아닌 계수들이 존재하면 그 벡터들은 선형 독립이라고 합니다. 또한, 직교하는 두 벡터의 내적은 0이됩니다. 3번. - 이산형확률 변수는 확률변수가 가질 수 있는 경우의 수를 모두 고려하여 확률을 더해서 모델링한다 - 밀도는 누적확률분포의 변화율을 모델링하며, 밀도를 특정 구간에 대하여 정적분하면 이것이 연속형 확률변수가 특정 구간에 포함될 확률이다. - 몬테카를로 샘플링 방법은 변수 유형 (이산형, 연속형)에 상관없이 사용할 수 있다. 4번. 다음은 정규화 방식에 대한 설명입니..