2) Object Detection과 Segmentation의 이해

Localization : 단 하나의 Object 위치를 찾아 Bounding box로 지정하여 찾는다. 

 

Object Detection : 여러개의 Object들에 대한 위치를 Bounding box로 지정해 찾음 

 

Segmentation : Detection 보다 발전된 형태로 픽셀 레벨 detection 수행 

 

 >> 모두 Object(s)의 위치를 찾아내는것 ! 

 

 

 

# Object Detection의 역사 

 

 

# Object Detection의 주요 구성요소 

 

1. 영역 추청 : Region Proposal 

 

2. 딥러닝 네트워크 구성 : Feature Extraction , FPN , Network Prediction

 

3. 기타 : IOU , NMF , mAP , Anchor Box

 

# 일반적인 Object Detection 모델 

 

 

# Object Detection의 난제.

 

1. classification 과 regression을 동시에 해야 한다. 즉, classification의 loss값과 regression의 loss값을 동시에 만족해야된다.(복잡)

 

2. 다양한 크기의 다양한 유형의 object whswo.'

 

3. 실시간 적용을 위한 detect 시간 > 성능이 좋으면 그만큼 실시간 적용이 힘들어진다. 

 

4.명확하지 않은 이미지에대한 detection

 

5. 데이터 세트의 부족