Sims의 문제해결 저장소

딥러닝 분야는 다양한 분야가 있지만 그중에 비젼분야 중 Detection 분야는 특정 객체를 바운딩박스로 표현해 주기때문에 시각적인 효과로 인해 엄청나게 큰 인상을 남길 수 있다.하지만 딥러닝은 언제나 그렇듯 가장 처음 준비해야 할 것은 데이터라는 것을 알 수있을 것이다. 비젼 Classification의 경우 원하는 이미지를 크롤링, 다운로드 등 다양한 방법으로 수집만 하면 되지만,디텍션같은 경우는 학습하고자 하는 객체의 Bbox(바운딩 박스)가 필요하여 사람이 수작업으로 표시해줘야 하는 경우가 많다. 즉, 디텍션 테스크를 하면 때놓은 수 없는것이 Bbox 라벨링 작업이다. 시중에 라벨링을 전문적으로 처리하는 회사는 자체적으로 웹상 툴을 제공하여 크라우드워커에게 제공을 해주만,개인적인 프로젝트나, 자체..

https://sims-solve.tistory.com/122 YOLOv8 이해하기 (1) - Backbone디텍션 테스크를 하다보면 YOLO를 한번쯤은 들어본적이 있을 것이다.물론 YOLO가 너무 유명해서 관심이 없어도 한번쯤은 들어봤을 것이다.. 디텍션에는 2-stage / 1-stage 두개로 나뉘는데, YOLO는 1-stagsims-solve.tistory.com 이전까지는 YOLOv8의 BackBone이 어떻게 돌아가는지 코드를 디버깅해보고, 손으로 input image의 shape의 변화를 작성해 봤다. BackBone은 이미지의 특성을 추출하는 부분으로, 다수의 feature map을 만드는 역할을 해준다.이제, 생성된 Feature 맵을 이용하여 Detection에서 필요로 하는 Bbox의..

디텍션 테스크를 하다보면 YOLO를 한번쯤은 들어본적이 있을 것이다.물론 YOLO가 너무 유명해서 관심이 없어도 한번쯤은 들어봤을 것이다.. 디텍션에는 2-stage / 1-stage 두개로 나뉘는데, YOLO는 1-stage로 bbox, classification 두개를 한번에 하는 모델 구조를 말한다.(반대로 2-stage는 localizaion 과 classification을 다른 두개의 모델을 이용하여 예측하게 된다. )  해당 포스팅은 realtime detection의 가장 큰 부분을 차지하는 YOLO에 대해 알아보고, 특히 v8에 대해 정리하고자 한다. 실질적으로 ultralytics가 배포한 yolov8n의 모델은 어떻게 구성되어있는지 살펴보고, code가 어떻게 구성되어 있는지도 공부해보..