YOLO 2

[KT AIVLE SCHOOL 기자단] 5차 미니 프로젝트 후기

5차 미니 프로젝트가 드디어 끝났습니다   이번 프로젝트에서 한 일은 1. mAP50~90 모델 성능 결과 해석 2. 데이터 라벨링 (대략 4천 장..) 3. 비즈니스 활용 아이디어 제출 입니다!  제가 냈던 아이디어는한국 역대 왕 사진을 훈련하여왕과 유사한 관상을 가진 사람을 찾는 모델이름하여 내가 왕이 될 상인가?였습니다  아쉽게도 기존 비즈니스 상황과더 적합한 모델을 개발하기로였습니다  다른 조들 발표를 보니여러 옵션을 사용하기도 하고분석한 과정을 플로우 차트로 정리하기도 하고다양한 시도를 보았습니다  오늘 발표한 조들을 보며빅 프로젝트 때 만약 이미지를 하게 된다면참신한 아이디어와정리된 발표를 할 수 있다고 생각했습니다 11월 30일 빅x기 실기 시험으로 인해짧은 후기 남겨봤습니다   써브웨이안창..

객체탐지(1)

Object Detection: 객체 탐지- Multi-Labeled Classification + Bounding Box Regression Bounding Box: 위치 정보 IoU (Intersection over Union): overlap / union- 두 박스의 중복 영역 크기를 통해 측정 -> 겹치는 영역이 넓을수록 좋은 예측- 0 ~ 1 사이의 값 값이 클수록 좋은 예측 Confidence Score: Bounding Box 안에 object가 있는지, 이에 대한 “모델”의 확신도- Predicted Bounding Box의 Confidence Score = 0 ~ 1 Confidence score threshold: 값이 내려가면 TP라 판단하는 기준이 낮아짐, 값이 올라가면 TP라 판..

[KT AIVLE SCHOOL] 2024.11.07