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Jaccard 계수 (Jaccard coefficient) Jaccard coefficient (Jaccard index 및 Jaccard similarity) 라고도 함 두 집합 사이의 similarity를 측정하는 방법 중 하나. 0~1 사이의 값을 가지며 두 집합이 동일하면 1의 값을 가지고, 공통 원소가 없으면 0을 가진다. 참고 https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%9E%90%EC%B9%B4%EB%93%9C_%EC%A7%80%EC%88%98 자카드 지수 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 ko.wikipedia.org Object detection에서의 Jaccard coefficient 사용 Object Detection 시 사전에 정의된 box(ex. SSD의 경우 prior box)에서 학습 이미지의 정답인 bounding .. 2022. 7. 6.
Single shot detector에서 bounding box 예측(offset 및 SSD output based) Prior box = (cx_p, cy_p, w_p, h_p) SSD output(loc) : (Δcx, Δcy, Δw, Δh) 위 사전 정의한 prior box와 ssd output으로 bounding box 좌표를 예측할 수 있음. cx = cx_p + 0.1Δcx * w_p cy = cy_p + 0.1Δcy * h_p w = w_p + exp(0.2Δw) h = h_p + exp(0.2Δh) (위 0.1과 0.2는 variance 값들로 사전에 정의된다) 1) Positive box: Prior box 중 ground truth box와 IoU가 0.5 이상인 prior box (object 찾기) 2) Negative box: Prior box 중 ground truth box와 IoU가 0.5 .. 2022. 7. 4.
SSD - VGG backbone feature VGG16 feature extract 할 때 feature shape 및 추출 부분 메모 input : [batch, 3, 300, 300] ModuleList( (0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)) # torch.Size([32, 64, 300, 300]) (1): ReLU(inplace=True) # torch.Size([32, 64, 300, 300]) (2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)) # torch.Size([32, 64, 300, 300]) (3): ReLU(inplace=True) # torch.Size([32, .. 2022. 6. 23.
PASCAL VOC class 순서 detection 코드 정리하다가 pascal voc 클래스 dictionary를 따로 메모해 놓음 {'__background__': 0, 'aeroplane': 1, 'bicycle': 2, 'bird': 3, 'boat': 4, 'bottle': 5, 'bus': 6, 'car': 7, 'cat': 8, 'chair': 9, 'cow': 10, 'diningtable': 11, 'dog': 12, 'horse': 13, 'motorbike': 14, 'person': 15, 'pottedplant': 16, 'sheep': 17, 'sofa': 18, 'train': 19, 'tvmonitor': 20} 2022. 6. 22.

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