728x90 rcnn2 [Computer Vision] YOLO랑 Fast R-CNN을 합쳐보았습니다. YOLO랑 Fast R-CNN을 합쳐보았습니다. 포스트 난이도: HOO_Senior # YOLO, 2015 Computer vision을 다루는 브로들이라면 2015년에 처음 나온 YOLO (욜로) 페이퍼를 최소 한번 정도는 읽어봤을 것이다. 물론 현재 버전의 욜로와 차이가 많이 있지만 욜로의 근본적인 구조는 동일한 방식으로 Detecting이 되기 때문에 꼭 한번 정도는 읽어보는 것을 추천한다. 글쓴이의 주관적인 견해뿐만 아니라 객관적으로도 4만 번 이상 cited가 된 페이퍼이기 때문에 충분히 입증되었다. Redmon, Joseph, et al. "You only look once: Unified, real-time object detection." Proceedings of the IEEE conf.. 2023. 11. 15. [Computer Vision] R-CNN vs Fast R-CNN vs YOLO R-CNN vs Fast R-CNN vs YOLO 포스트 난이도: HOO_Senior # Object detection algorithms 현재 기준으로 Object detection의 세 가지 주요 알고리즘을 뽑으라고 한다면 R-CNN, Fast R-CNN 그리고 YOLO를 말할 수 있다. 사실상 Object detection에 있어서 가장 많이 사용되고 있으며 그중에서도 개인적으로 가장 선호하는 YOLO의 경우는 v8 버전이 새롭게 나오면서 그동안의 문제점으로 이야기해 온 작은 사이즈의 그리드 구분이 점차적으로 해결되고 있다. 그럼에도 우리는 Object detection을 다룰 때 세 가지 알고리즘을 모두 다 고려하여 머신러닝을 돌리고 있다. 그 이유인즉슨 각 알고리즘의 장단점이 각기 다르기 때문이.. 2023. 10. 31. 이전 1 다음 728x90