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[Object detection] YOLO9000:Better, Faster, Stronger 번역 및 정리 (YOLOv2)Paper review/Object Detection 2021. 11. 22. 15:39
@ 굵은 글씨는 중요한 내용, 빨간 글씨는 내가 추가한 내용 https://arxiv.org/pdf/1612.08242.pdf 주요 기여: YOLO를 보완하여 정확도와 속도를 높인 YOLOv2 제안 9000 카테고리를 구분할 수 있는 YOLO9000 제안 (기존 detection dataset인 coco는 80 class) 0. Abstract 기존 YOLO에 대한 다양한 개선을 제안한 YOLOv2는 속도 및 성능 측면에서 모두 SOTA를 달성한다 (67fps에서 76.8mAP, 40fps에서 78.6mAP). object detection 및 classification에서 jointly train 방법을 제안한다. COCO dataset과 ImageNet dataset을 동시에 학습한다. 이를 통해 l..
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[Object Detection] YOLO v1: You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection 번역 및 정리 (1)Paper review/Object Detection 2021. 4. 27. 19:25
https://arxiv.org/abs/1506.02640 주요 기여: - 속도 측면에서 획기적으로 개선하여 Real time object detection이 가능하게 함 - 기존 2-stage task로 수행되던 R-CNN 계열 알고리즘에서 벗어나 처음으로 1-stage 네트워크 제안. 0. Abstract Object detection에 대한 새로운 접근법 YOLO를 제안한다. Object detection의 이전 방법에서는 classifier를 활용하여 detection을 수행한다. 본 논문은 bounding box와 class probability를 하나의 회귀 문제로 재정의해 두 task를 동시에 수행한다. 1-stage 네트워크로 개선됨에 따라 detection에 대한 end-to-end 최적..