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[Real-time] YOLO, You Look Only Once YOLO YOLO : You Look Only Once의 약자로, 빠른 물체 탐색기법에 대한 획기적인 방법을 소개하고 있다. YOLO는 R-CNN, DPM 계열 등과 다른 종류의 접근 방식으로, object detection를 적당한 성능으로 획기적인 속도향상을 이끌어내었다. 이전에서의 object detection은 detection을 수행하기 위해 분류기(classifier)를 목적으로 하였지만, YOLO에서는 이를 공간적으로 분리된 바운딩박스(bounding box)와 이와 관련된 클래스 확률에 대한 regression 문제로 바꾸었다. 즉, 한편의 실행(evaluation)에서 단일 신경망이 bbox와 cls 확률을 이미지로부터 직접 예측하는 방식이 된다. YOLO는 45 frame/s 로 이미지.. 2019. 10. 27.
Grad-CAM(Gradient-weighted Class Activation Mapping), 코드포함 Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization Ramprasaath et al, Virginia Tech, Georgia Institute of Technology, 2017 Abstract CAM(Class Activation Mapping)은 CNN 기반 네트워크에서 많은 클래스를 결정할 때, 시각적인 설명을 제공합니다. 여기서 말하는 Grad-CAM(Gradient-weighted CAM)은 CAM을 구할 때, "예측 이미지안의 중요한 부분을 강조하는 대략적인 지역 맵을 생산하기위한 마지막 컨볼루션 층으로 흘러가는", "타겟 클래스(캡션, 마스크도 가능)에 대한" gradient를 이용합니다. 따라서 적용할 수 있는 범.. 2019. 8. 8.
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