
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..

**Albumentations에서 제공해주는 colab를 기반으로 진행했습니다.https://colab.research.google.com/github/albumentations-team/albumentations_examples/blob/main/notebooks/example_bboxes.ipynb#scrollTo=VwRBn5HRj5H5 Google Colab NotebookRun, share, and edit Python notebookscolab.research.google.com https://albumentations.ai/docs/getting_started/bounding_boxes_augmentation/ Albumentations Documentation - Bounding boxes ..
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