딥러닝관련/Detection28 YOLOv5 PyTorch 돌려보기 (작성 중) https://github.com/ultralytics/yolov5 GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite. Contribute to ultralytics/yolov5 development by creating an account on GitHub. github.com 위가 원작자 코드인가보다 STAR가 가장 많다. https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Docker-Quickstart GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > Core.. 2023. 1. 18. SSD(single shot detector)를 활용한 지폐 detection 웹캠 결과 - Single shot detector(SSD)를 이용하여 연구실에서 구축한 데이터로 지폐 검출을 진행. - 학습 데이터와는 다른 환경 및 scale invariant로 인해 검출율 및 인식률 예상보다 저하. 아래 future work를 통해 성능을 향상시킬 예정 [Future work] - 다양한 환경 및 변화가 있는 화폐 데이터 추가 확보 - Various online data augmentation 방법 적용 - Multi-scale을 고려한 모델 설계 데이터를 제외하고 곧 github에 소스코드를 올려야겠다. 2022. 7. 28. Detection metrics 정리 (정리 중) IoU (Intersection over Union) Object에 대한 prediction이 정확한지 여부를 결정하기 위해 IoU 또는 Jaccard Index가 사용됨. Prediction bbox와 실제 bbox의 교집합(intersection)을 합집합(union)으로 나눈 교차 값으로 정의. Prediction이 "IoU > threshold"면 True Positive / "IoU < threshold"이면 False Positive로 간주. 한마디로, predicted box와 ground truth box의 겹친(overlapping) 영역으로 보면 된다. 일반적으로, IoU가 일부 threshold 값보다 큰 모든 bounding box candidates를 유지한다 Detection 성.. 2022. 7. 13. Tutorial to Object Detection Detection에 대해서 정리하다가 아래 링크에 좋은 내용들이 많아 공부할 겸 정리해보고자 한다. 아래 링크의 내용은 single shot detector(SSD) based로 정리하였다. https://github.com/sgrvinod/a-PyTorch-Tutorial-to-Object-Detection GitHub - sgrvinod/a-PyTorch-Tutorial-to-Object-Detection: SSD: Single Shot MultiBox Detector | a PyTorch Tutorial to Object Dete SSD: Single Shot MultiBox Detector | a PyTorch Tutorial to Object Detection - GitHub - sgrvinod.. 2022. 7. 10. 이전 1 2 3 4 ··· 7 다음
