Sims의 문제해결 저장소

https://sims-solve.tistory.com/125 YOLOv8 이해하기 (3) - Detection output shapehttps://sims-solve.tistory.com/123 YOLOv8 이해하기 (2) - Headhttps://sims-solve.tistory.com/122 YOLOv8 이해하기 (1) - Backbone디텍션 테스크를 하다보면 YOLO를 한번쯤은 들어본적이 있을 것이다.물론 YOLO가 너무 유명sims-solve.tistory.com지금까지 모델의 구조와 최종 output을 살펴보았다. 결국 Detection을 모두 진행하면 (batch, ClassNum + 4(xywh) , 8400(Gird cell 수 )) 가 나오는 것을 알 수 있었다.해당 정보를 바탕으로 ..

https://sims-solve.tistory.com/123 YOLOv8 이해하기 (2) - Headhttps://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.. sims-solve.tistory.comYOLOv8의 head부분에서 Detection을 지나면 각각 어떤 shape의 결과물이 나오는지 살펴보았다.이 3개의 서로다른 size의 grid cell로 나눈것을 합쳐서 최종적으로 Loss를 구하기 위한 형태로 변경하는 과정이 더 필요하다. 최종적으로 어떤 형태로 output이 나오는지 살펴보고, 어떤 의미를 가지..

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..