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[Object Detection] YOLO Define Optimal Anchor Box :: YOLO v5, YOLO v6 autoanchor

YOLO에서 Optimal 한 Anchor Box 정의하는 방법(with k-means & GA) in YOLOv5, YOLO v6 YOLO 에서 Bounding Box를 예측하기 위해 Anchor Box를 사용하는데, 2-stage 기법에서는 COCO dataset이나 Pascal VOC dataset에 맞춘 Anchor Box를 그대로 사용한다면, YOLO에서는 학습하고자 하는 dataset에 맞는 Anchor Box를 k-means와 Genetic Altorithm으로 새로 정의하여 사용한다. 이번 포스팅에서는 YOLO v5, v6 개발자가 구현해놓은 코드를 기반으로 그 방법을 설명하고자 한다. 먼저 필요한 라이브러리들을 불러온다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1..

AI/Object Detection 2022.08.30

[Object Detection] YOLO v5, v6 Loss

지난시간에 Loss를 계산하기 위해 각 Grid 별로 Ground Truth를 정규화하는 과정을 알아보았다. 2022.08.04 - [AI/Object Detection] - [Object Detection] YOLOv5, YOLOv6 Loss 구하는 과정 중 build_targets() 이해하기 [Object Detection] YOLOv5, YOLOv6 Loss 구하는 과정 중 build_targets() 이해하기 YOLOv5와 YOLOv6는 같은 개발자가 개발한 버전으로, 두 버전 모두 여기에 구현되어 있다. 두 버전 모두 loss는 계산하는 과정은 같은데, loss를 계산하기 위해 label을 각 Grid에 맞게 build하는 과정을 파 leedakyeong.tistory.com 이제 그 결과와 ..

AI/Object Detection 2022.08.10

[Object Detection] YOLOv5, YOLOv6 Loss 구하는 과정 중 build_targets() 이해하기

YOLOv5와 YOLOv6는 같은 개발자가 개발한 버전으로, 두 버전 모두 여기에 구현되어 있다. 두 버전 모두 loss는 계산하는 과정은 같은데, loss를 계산하기 위해 label을 각 Grid에 맞게 build하는 과정을 파해쳐보려한다. YOLO v1 포스팅에 자세히 설명한 것 처럼 Ground Truth의 Center point가 위치하는 Grid를 표시하여 이로 Obj Loss를 구하고, GT의 Width, Height를 Grid에 맞게 Normalization 한걸로 Box Loss를 구한다. build_targets()는 이를 구현하는 과정이다. 이를 이해하려면 YOLO는 1. grid를 나누어 각 grid별로 classification과 BBox Regression을 하고, 따라서 각 gr..

AI/Object Detection 2022.08.04

[Object Detection] YOLO v1 ~ v6 비교(2)

YOLO Version별 비교 지난 포스팅에서 YOLO v1~v3를 비교&리뷰했다. 2022.06.23 - [AI/Object Detection] - [Object Detection] YOLO v1 ~ v6 비교(1) [Object Detection] YOLO v1 ~ v6 비교(1) YOLO Version별 비교 지난 포스팅에서 Object Detection 알고리즘 중 YOLO v1에 대해 자세히 알아보았다. 2022.04.04 - [AI/Object Detection] - [Object Detection(객체 검출)] YOLO v1 : You Only Look Once [Ob.. leedakyeong.tistory.com 이번에는 v4~v6에대해 리뷰하겠다. YOLO v4 :: Optimal Spe..

AI/Object Detection 2022.06.23 (2)

[Object Detection] YOLO v1 ~ v6 비교(1)

YOLO Version별 비교 지난 포스팅에서 Object Detection 알고리즘 중 YOLO v1에 대해 자세히 알아보았다. 2022.04.04 - [AI/Object Detection] - [Object Detection(객체 검출)] YOLO v1 : You Only Look Once [Object Detection(객체 검출)] YOLO v1 : You Only Look Once 지난시간에 Object Detection 이란 무엇인지 간단히 알아보고, 주요 용어들에 대해 알아보았다. 2022.03.31 - [AI/Object Detection] - Object Detection이란? Object Detection 용어정리 Object Detection이란? O.. leedakyeong.tist..

AI/Object Detection 2022.06.23

[Python] Object Detection Mosaic Augmentation :: YOLO v5

Mosaic 이란? Mosaic 기법은 Image Augmentation 기법 중 하나로, 4장의 이미지를 한 장으로 만드는 기법이다. 예를 들면, 다음 4장의 이미지를 다음과 같이 한 장으로 만든다. 각 이미지의 사이즈는 random하게 하여 자유도를 준다. 따라서 전체 이미지가 모두 포함되지 않을 수도 있다. (빨간색 박스는 Ground Truth이다. 알아보기 좋게 같이 그렸다.) 이 기법은 이미지 사이즈가 작아져, 작은 물체가 많아지므로 작은 물체를 Detect하기 어렵다는 YOLO의 단점을 극복 할 수 있도록 도와주며, 1장의 이미지로 4장의 이미지를 학습하는 효과를 주어 적은 batch size로도 학습이 용이하도록 해준다. YOLOv5에 저자가 직접 구현해 놓은 Mosaic 기법을 조금 변형..

AI/Object Detection 2022.06.09

[Python] mAP(mean Average Precision) 예시 및 코드

지난 시간에 Object Detection에서 사용하는 여러 용어들을 정리해 보았다. 그 중 mAP도 있었는데, 오늘은 그 mAP를 계산하는 코드에 대해 설명해보려 한다. 실제 yolo v5 저자가 올려놓은 코드로 설명한다. 2022.03.31 - [AI/Object Detection] - Object Detection이란? Object Detection 용어정리 Object Detection이란? Object Detection 용어정리 Object Detection이란? Object Detection은 말 그대로 물체를 검출하는 문제이다. 딥러닝으로 이미지 관련 무언가를 한다면 대체로 다음과 같다. 1. Classification 가장 기본이 되는 문제이다. 이미지가 주어 leedakyeong.tist..

AI/Object Detection 2022.06.08

[Python] albumentations 라이브러리를 이용한 Image Agumentation :: Bounding Box 좌표와 함께 이미지 변형하는 방법

albumentations 라이브러리를 이용한 Image Agumentation :: Bounding Box 좌표와 함께 이미지 변형하는 방법 이미 누군가 구현해 놓은 albumentations 라이브러리를 사용해서 Image를 변형시킬 수 있다. 주로 Class가 Imbalance 할 때 적은 수의 Class 이미지를 증강시키는데 사용하거나(Image Agumentation), 꼭 이미지 개수 증강이 아니더라도, 모델의 성능을 높히기 위해 일부러 확률적으로 노이즈를 첨가하는 등의 역할을 한다. Image를 변형시키는 방법에는 색 보정 외에도 이미지를 회전시키거나, 뒤집는 등의 방법이 있는데 이 라이브러리는 Image Object Detection 문제에서 Bounding Box 좌표도 자동으로 함께 이..

AI/Object Detection 2022.05.06

Class 이해하기 :: Class를 쓰는 이유, Class vs function

Class VS Object 먼저 Class와 Object(객체)의 개념에 대해 알아보겠다. 예를 들자면 class는 '인간' 이라는 추상적인 타입이고, object는 '이효리', '유재석' 처럼 실제로 존재하는 객체를 의미한다. '인간'은 이름, 나이, 성별 등의 속성(attribute)이 있고, 숨쉬기, 먹기, 잠자기 등의 행동(method)을 한다. 객체인 '이효리'와 '유재석' 역시 이러한 인간의 특징들을 모두 가지고있다. 여기서 중요한 것은 각 객체는 본인의 고유한 성격을 가진다는 것이다. 만약 '이효리'가 이름을 바꾼다고 해도 '유재석'의 이름은 그대로인 것처럼 말이다. 실제 파이썬에서 예를 들자면 List 라는 타입은 Class를 의미하고, a = list() 혹은 a = [1, 2, 3, ..

Python 2022.04.07 (6)

[Object Detection(객체 검출)] YOLO v1 : You Only Look Once

지난시간에 Object Detection 이란 무엇인지 간단히 알아보고, 주요 용어들에 대해 알아보았다. 2022.03.31 - [AI/Object Detection] - Object Detection이란? Object Detection 용어정리 Object Detection이란? Object Detection 용어정리 Object Detection이란? Object Detection은 말 그대로 물체를 검출하는 문제이다. 딥러닝으로 이미지 관련 무언가를 한다면 대체로 다음과 같다. 1. Classification 가장 기본이 되는 문제이다. 이미지가 주어 leedakyeong.tistory.com 이번에는 Object Detection을 하기 위한 딥러닝 알고리즘들 중 2-Stage 방식과 1-Stag..

AI/Object Detection 2022.04.04 (5)
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