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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..