1. Object Detection과 Segmentation 개요
인프런 ‘[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드’ 강의를 수강하며 공부한 내용을 정리한 글입니다.
Object Detection – Deep learning 기반으로 발전
Localization/Detection/Segmentation
Localization: 단 하나의 Object 위치를 Bounding box로 지정하여 찾음
Object Detection: 여러 개의 Object들에 대한 위치를 Bonding box로 지정하여 찾음
Segmentation: Detection보다 더 발전된 형태로 Pixel 레벨 Detection 수행
Localization과 Detection
해당 Object의 위치를 Bounding box로 찾고, Bounding Box내의 오브젝트를 판별한다.
Bounding box regression(box의 좌표값을 예측)과 Classification 두개의 문제가 합쳐져 있다.
Localization에 비해 Detection은 두개 이상의 Object를 이미지의 임의 위치에서 찾아야 하므로 상대적으로 Localization 보다 여러가지 어려운 문제에 봉착한다.
Object Detection History
One-stage detector : 성능 떨어지는 문제 -> 발전하면서 성능 증가
Two-stage detector : 위치 찾고, detection -> 느려서 실시간 적용 어려움
