728x90 객체 검출5 [객체 검출] 앵커 박스(Anchor Box)란 무엇인가? | 객체 검출 모델에서의 역할과 한계 오늘은 객체 검출을 공부하다 보면 자주 등장하는 앵커 박스(Anchor Box)에 대해 알아 보려고 해요. 객체 검출을 이해하기 위해서는 필수적인 개념이니 알아두면 좋겠죠!? 1. 앵커 박스란? 앵커 박스(Anchor Box)는 객체 검출(Object Detection) 모델에서 물체의 위치와 크기를 예측하기 위해 사용되는 고정된 사전 정의된 바운딩 박스에요. 다양한 크기와 비율의 앵커 박스를 이미지의 각 위치에 배치해, 각 박스 안에 객체가 포함될 가능성을 계산하는 방식으로 동작합니다. 2. 앵커 박스의 원리와 사용 방식앵커 박스의 주요 목적은 이미지 내 다양한 크기와 비율의 객체를 효과적으로 검출하는 것인데요.조금 더 상세하게 살펴보면, 우선 이미지 내에 모든 위치에서 다양한 크기와 비율로 앵커 박.. 2024. 8. 10. [Object Detection] DETR 모델 완전 정복하기 !! | End-to-end 객체 검출 모델 객체 검출(Object Detection)은 컴퓨터 비전 분야에서 가장 중요한 문제 중 하나로, 이미지 내에서 객체의 위치와 종류를 식별하는 작업이에요. 오늘은 객체 검출 분야에서 한 획을 그은 DETR (Detection Transformer) 모델에 대해 살펴보려 해요. 어떤 것을 위주로 봐야할지 모르겠다면, 1) 트랜스포머 디코더, 2) 오브젝트 쿼리, 3) 헝가리안 매칭 을 위주로 보시면 돼요-! Transformer 기본 구조와 역할 및 self-attention 에 대해서 알고 있는 상태에서 보시는게 좋아요.또한 현재는 기본 DETR 모델보다는 DETR 기반의 조금 더 발전된 형태의 모델을 사용하니, 참고 부탁드려요.1. 인트로 DETR은 Transformer 모델을 기반으로 한 최초의 객체 .. 2024. 8. 10. [객체 검출] NMS가 무엇일까? | 객체 검출에서 겹치는 bbox를 제거하는 방법 | Non-Maximum Suppression 설명 Non-Maximum Suppression(NMS)은 객체 감지 모델에서 겹치는 Bounding Box를 제거하여 최종 결과를 정리하는 기술이다. 이를 통해 모델의 출력을 간결하게 하고 중복된 결과를 제거함으로써 정확한 객체 감지를 할 수 있게 된다. NMS의 원리는 여러 후보 bbox 중에서 겹치는 상자들을 필터링하는 것인데, 겹치는 상자들 중에서 가장 확률이 높은 상자를 선택하고 그와 겹치는 상자들을 제거하는 방식이라고 보면 된다. 이러한 NMS는 모델의 출력을 정리하고 중복된 결과를 제거하여 더 정확한 결과를 얻을 수 있도록 하며 특히, 한 객체에 대해 여러 개의 겹치는 경계 상자가 생성된 경우 이를 정리하는 데 사용된다. Object Detection 모델 중 Faster R-CNN, YOLO.. 2023. 11. 25. [OpenCV] Image Contour 추출 | 이미지 컨투어 | 객체 윤곽선 추출 | 기초적인 segmentation 방법 Image Contour (이미지 윤곽선) 이미지 윤곽선(contour)은 이미지에서 객체(object)의 외곽 경계를 나타내는 곡선이다. 이러한 윤곽선은 객체의 형태, 크기, 방향 등의 정보를 추출하는 데 유용하게 사용된다. 예를 들어, 이미지에서 객체의 위치나 크기를 검출하고, 개체의 외곽을 추출하거나, 개체를 분할(segmentation)하기 위해 윤곽선을 추출한다. 윤곽선을 추출하기 위해서는 대개 이미지의 이진화(binary) 과정이 필요하다. 이진화된 이미지에서는 흰색 픽셀은 개체를, 검은색 픽셀은 배경을 나타냅니다. 이진화된 이미지에서 윤곽선을 추출하는 방법은 여러 가지가 있지만 가장 간단한 방법은 cv2.findContours 함수를 사용하는 것이다. 이 함수는 바이너리 이미지에서 윤곽선을 .. 2023. 3. 30. [Object Detection] 누구나 쉽게 따라할 수 있는 YOLOv5 모델 학습하기 | 커스텀 데이터 | YOLOv5 예제 코드 안녕하세요! AI & Computer Vision Engineer 뭅즤입니다 👋 본 포스팅은 YOLOv5를 커스텀 데이터셋으로 학습 및 테스트해 보는 예제 코드를 설명하는 글인데요.처음 글을 작성했을 때보다 훨씬 더 쉽게 실습할 수 있도록 수정했으니, 참고 부탁드려요! 🤗📌 Object Detection Object Detection(객체 검출)은 이미지나 동영상 속에 있는 여러 객체의 유형과 위치를 알아내는 기술이에요. 이 기술 덕분에 자율주행 자동차가 주변의 사람이나 차량을 인식하고, 보안 카메라가 의심스러운 물체를 감지하거나, 스마트폰 카메라가 사진 속의 특정 물체에 초점을 맞출 수 있는 거라고 볼 수 있죠! 객체 검출하면 많은 분들이 떠올리는 대표적인 모델이 바로 YOLO 모델일 거예요. .. 2022. 12. 17. 이전 1 다음 728x90
