Logical Scribbles

이번 포스팅에서는 객체 탐지에서 수많은 bounding box(BB)를 컨트롤 하는 방법들을 알아보자. 객체 탐지 과정 중에는 객체가 존재하는 위치 주변에 높은 스코어를 가진 여러개의 BB가 생성이 되는데, 이 중 정말 객체가 있을만한 하나만의 BB를 선택하고 싶은 것이다. 이때 적용하는 기법이 NMS(Non-Maximum Suppression)이다. 1. NMS ※NMS의 과정 모든 Bounding box는 자신이 해당 객체를 얼마나 잘 잡아내지 나타내는 confidence score를 가진다.(보통 IoU 값 혹은 IoU값 * softmax 결과값) NMS는 모든 BB에 대하여 threshold 이하의 confidence score를 가지는 BB는 제거한다. 즉, Confidence score가 일정..

[선형대수학] 특이값 분해(SVD) 지난 시간에는 고유값 분해에 대해 알아보았다. [선형대수학] 고유값 분해 지난 포스팅에서 고유값과 고유벡터에 대해 알아보았다. [선형대수학] 고유값(Eigenvalue)과 고유벡터(Eigenvector) 고유값과 stydy-sturdy.tistory.com 지난 포스팅에서는 특이값 분해의 전반적인 개념과 식에 대해 알아보았다. 이번에는 특이값 분해를 활용하여 두가지를 알아볼 것이다. 첫번째는 데이터 압축이고, 두번째는 pseudo inverse이다. 이 파트는 노트 정리로 대체하겠다! 끝!

지난 시간에는 고유값 분해에 대해 알아보았다. [선형대수학] 고유값 분해 지난 포스팅에서 고유값과 고유벡터에 대해 알아보았다. [선형대수학] 고유값(Eigenvalue)과 고유벡터(Eigenvector) 고유값과 고유벡터를 이해하기 위해서는 선형변환과 행렬의 의미에 대해 먼저 알아 stydy-sturdy.tistory.com 짧게 복습을 하자면, 고유값 분해는 정방행렬 A에 대해 적용될 수 있으며 행렬을 인수분해하는 과정이고, 선형변환 A를 구성하는 선형변환들을 뜯어서 볼 수 있었다.(돌리고, 늘리고, 돌리고) 또한, 정방행렬 A가 대칭행렬일 때 고유값 분해가 더 파워풀함을 알 수 있었다. (직교 돌리기, 늘리기, 직교 돌리기) 마지막으로, 모든 정방행렬이 고유값 분해가 되는 것은 아니지만 모든 대칭행렬..

[객체 인식] Selective Search란? (Selective search for object recognition. IJCV, 2013) [객체 탐지] 2-Stage Dectector 와 1-Stage Detector 이번 포스팅에서는 객체 탐지 논문을 읽다보면 많이 등장하는 2 stage detector와 1 stage detector에 대해 알아보자. 2 stage detector와 1 stage detector의 가장 큰 차이 stydy-sturdy.tistory.com Selective Search 알고리즘에 대해 설명하는 위의 글을 보고 이 글을 보면 더 재미있다. 이번에는 이미지에 selective search를 적용하여, 정말로 region proposal이 되는지 확인해보자. 이후,..

[객체 탐지] 2-Stage Dectector 와 1-Stage Detector 이번 포스팅에서는 객체 탐지 논문을 읽다보면 많이 등장하는 2 stage detector와 1 stage detector에 대해 알아보자. 2 stage detector와 1 stage detector의 가장 큰 차이는 용어 그대로 단계에 있다. 2 stage detector stydy-sturdy.tistory.com Sliding Window 방식의 단점은 이전 글에서 소개한 바 있다. 위의 글에서 sliding window 방식의 단점으로 여러개의 윈도우 사이즈, 그리고 여러개의 이미지 사이즈를 이용하여 찾아야 다양한 크기의 객체를 찾을 수 있어 모든 경우를 따져야 하므로 수행시간도 오래 걸리고, 생각보다 적절한 검출이..

Object Detection task에서 bounding box를 뽑으면 수천 개를 뽑게 된다. 수천 개의 Bounding Box 안에 우리가 찾고자 하는 물체 혹은 객체가 있는 박스가 평균 수십 개 있다고 가정하면 나머지 박스들 즉, 물체를 포함하지 않는 박스들은 어떻게 해야할까? 이러한 방법은 문제가 있었는데 라벨이 붙은 물체와 그렇지 않은 background 물체의 수의 차이로 인해 제대로 된 학습 진행이 되지 않는다는 것이었다. 즉, 하나의 물체에는 여러개의 bounding box가 나타나게 되는데 그 과정에서 비슷한 크기의 수많은 bounding box들도 생성이 되고, 그것들 중 배경과 객체의 구분을 잘 해야하는데 이것이 쉽지 않다는 것이다. 어떤 여행객들이 여행을 가서 사진을 찍었다고 해보..

지난 포스팅에서 고유값과 고유벡터에 대해 알아보았다. [선형대수학] 고유값(Eigenvalue)과 고유벡터(Eigenvector) 고유값과 고유벡터를 이해하기 위해서는 선형변환과 행렬의 의미에 대해 먼저 알아야 한다. [선형대수학] 선형변환과 행렬 이번 포스팅에서는 선형변환에 대해 알아보자. 본격적으로 선형변환 stydy-sturdy.tistory.com 이번에 알아볼 고유값 분해와 이후 소개할 특이값 분해는 행렬의 내부 구조를 파악하거나 효율적인 계산을 가능하게 하는 수학적인 스킬이다. 이전에 행렬곱에 대해 살펴본 적 있다. 이는 행렬을 실수처럼 곱셈 해보자는 아이디어인데, 다들 어릴 적 곱셈공식을 배우고 인수분해를 배웠던 기억이 있을 것이다. 마찬가지로, 두 행렬을 곱할 수 있는 것처럼 한 행렬도 두..

다음과 같은 재미있고 엄청난 문제를 생각해보자. 파란색의 동그라미 종족과 빨간색의 세모 종족은 서로 사이가 매우 나쁘다. 만약 그들이 함께 산다면 대참사가 일어난다고 가정해보자. 따라서 우리는 그들의 국경을 그어야 하는 상황이다. 우선 그냥 내 마음대로 국경을 그어보겠다. 너무 비인간적으로 국경을 그린 것 같다. 왜냐하면, 국경에 가장 가까운 동그라미와 세모가 가까워도 너무 가깝기 때문이다. 다시 그리자. 국경을 다시 그려봤다. 하지만 빨간색 세모 종족의 반발이 엄청날 것이다. 왜냐햐면 그들의 땅의 면적이 줄었기 때문이다. 그렇다면 두 종족이 모두 만족할 수 있는 국경은 어떻게 그어야할까? 답은 간단하다. 국경에서 가장 가까운 종족까지의 거리가 가장 멀도록 설정하면 되는 것이다. 직관적으로는 간단하지만 ..