IT_Study/AI_Study4 [Object Detection] 03. mAP(Mean Average Precision) mAP(Mean Average Precision)은 Object detection Task의 성능을 평가하기 위한 Matrix 중 하나이다. 경연에서도 이 Matrix을 이용하여 성능평가를 진행하였다. mAP를 계산하는 방법을 알아보기 앞서, Object detection Task의 성능을 어떻게 평가해볼지 생각해보자. 성능 평가라고 하면, 정답(Ground Truth)과 예측(Estimation)을 비교하여 많이 일치할수록 성능이 높다고 생각한다. 고양이와 개를 구분하는 Image Classification Task를 수행한다고 생각해보자. 고양이 사진을 입력으로 하고 이 사진이 고양이라고 예측하면 성공했다고 볼 수 있다. 마찬가지로 강아지 사진을 입력으로 하고 이 사진을 강아지라고 예측하면 성공했다고.. 2022. 8. 9. [Object Detection] 02. VOC and COCO dataset 이번 포스트에서는 Object Detection History를 리뷰하는 과정에서 나온 VOC, COCO라는 키워드에 대해서 알아보려고 한다. 첫 번째로 VOC는 Visual Object Classe의 약자로, Pascal VOC Challenges라는 이름하에 Object detection 관련 경연이었다. Classification/Detection, Segmentation, Action Classification, Person Layout Taster로 Task를 구분하여 진행하였다. 현재 이 경연은 더 이상 진행하지 않는 것으로 보인다. 2005년부터 2012년까지 진행되었으며, 'VOC07'은 07년도 VOC 경연 결과, 'VOC12'는 12년도 VOC 경연 결과로 생각하면 된다. 경연을 위한 .. 2022. 8. 3. [Object Detection] 01. Object Detection History 이전 포스트에서 이야기 했지만, 경연 복기 및 정리를 위한 포스트을 진행 중이다. 포스팅을 하다보니 글의 흐름 상 Object detection task들이 어떻게 발전되어 왔는 지 알 필요가 있었다. 경연을 시작하기 전에, 이 작업을 했어야 했는데, 아쉽다. Object detection history 자료를 살펴보다 아주 잘 정리 되어 있는 논문을 발견했다. 'Object Detection in 20 Years: A Survey[1]'라는 제목의 논문인데, 초심자도 읽을 수 있도록 잘 구성해두었다. 어려운 내용보다는 전반적인 흐름에 대해서만 기술하려고 한다. Object detection algorithm은 크게 두 가지로 구분될 수 있다. Neural Networks가 다시 재조명 받으면서, 관련 .. 2022. 8. 2. [Object Detection] 00. Object detection이란 무엇인가? 얼마 전에 회사 내에서 AI 관련 경연이 진행되었다. 주제는 Object detection이고, 특정 사물에 대해서 5가지 Class로 구분하고, 찾아내는 Task였다. 경연 시간은 1 달이었으며, 가상 환경이 참가자에게 모두 제공되었다. 참가를 망설이고 있었는 데, 가상 환경을 동등하게 제공한다는 이야기에 참가를 결정하였다. 그 이유는 요새 많인 쓰이는 AI 알고리즘은 GPU를 사용하지 않으면 Run-Time이 어마 무시하기 때문이다. GPU의 유무, 얼마나 많은 GPU를 가지고 있는지가 경연에 큰 영향을 줄 수 있다. 그런데 이번 경연에서는 모두 동일한 환경(GPU 1개)을 가지고 수행하여 동일 위치에서 시작할 수 있었다. 다만, Object detection이라는 분야를 10년 만에 다시 들여다봐야.. 2022. 8. 1. 이전 1 다음
