[Dataset] COCO 데이터셋이란? 다음과 같은 이미지 및 라벨을 제공하는 것이 COCO 데이터셋이다. 이를 활용하여 Object Detection / Localization / Segmentation / Line Detection 등 다양한 분야에 사용된다. coco 데이터셋의 포맷을 보면 크게 Info License Images Annotations 와 같은 네가지로이루어진다. 여기서 Info와 License는 COCO 데이터셋이나 COCO 데이터셋의 포맷을 이용한 다른 데이터셋들의 정보를 나타내는 것이며, 실질적인 정보는 Images와 Annotations에 들어있다. Images에는 다음과 같은 정보가 들어있다. file_name: 이미지 파일의 경로명 id: 해당 이미지의 id height: 이미지의 높이 width: 이미지의 너.. 2022. 12. 27. [Segmentation] Semantic vs Instance Semantic Segmentation Object segmentation 을 하되 같은 class 인 object 들은 같은 영역 혹은 색으로 분할하는 것이다. Instance Segmentation 같은 class 이더라도 서로 다른 instance 들을 구분해주는 것이다. Bonus. Boundary Segmentation semantic으로 구분된 것들 중 나눠진 영역별로 다시 나누는 것이다. Reference. [1]. https://light-tree.tistory.com/75 [2]. https://m.blog.naver.com/mincheol9166/221736294296 2022. 11. 22. Object Detection 개념 및 성능 평가 방법 방법 Classification(분류) : 어떤 객체인지(Ex. 고양이 or 강아지) 클래스만을 분류한다. 이 때 주로 CNN 모델만을 사용한다. Localization(회귀) : 특정 클래스 객체 위치를 바운딩 박스(Bounding Box)로 지정해 찾는 것을 의미한다. Object Detection(분류 + 회귀) : 여러개의 클래스 객체들에 대한 위치를 여러개의 바운딩 박스로 지정해서 찾는다(Localization). 이 때 동시에 여러개의 객체들이 무엇을 의미하는지 클래스 분류(Classification)도 수행한다. Segmentation : Pixel-level로 Object Detection을 하는 것을 의미한다. Region Proposal 객체가 있을 만한 영역들의 후보군들을 여러개 추출.. 2022. 11. 18. 이전 1 다음
