[KT AIVLE] 시각지능 딥러닝 5일차 - 심화학습

0. 개요

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금일은 프로젝트에 쓰이는 다양한 기법들과 Object Detection에대해 학습하였습니다.

**1. 지난 학습 복습 **

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Classification + Localization

• Localization : 단 하나의 Object 위치를 Bounding Box로 지정하여찾음
• Object Detection : 여러 개의 Object들의 위치를 Bounding Box로 지정하여찾음

Object Detection 주요 개념

• Bounding Box
  • 하나의Object가포함된 최소크기박스
  • 위치정보 : x min, y min, x max, y max, x center, y center, width, height
• Class Classification
  • 클래스 분류
• Confidence Score
  • bounding box안에 해당 물체가 있는지에대한 확신 정도 //확율아님!!
• IoU
  • 두박스의중복영역크기를통해측정 -> 겹치는영역이넓을수록음!!
• NMS - predict(추론)과정에서 작동함
  • 동일Object에대한 중복박스제거
    1. Confidence score 임계값이하의 Bounding Box 제거
    2. 남은Bounding Box들을 Confidence score 내림차순으로정렬
    3. 첫Bounding Box(Confidence score가 가장높은!)와의IoU 값이임계값이상 인다른박스들을제거
    4. Bounding Box가 하나될때까지반복
• Precision, Recall, AP, mAP
  • confidence score threshold에따라 모델이 알아서 precision과 recall값을 계속 확인함
    • precision - 참중참
    • Recall - 실제A중 예측 A확률 AP(Average Precision)
    • Prevision - Recall Curve 그래프 아래 면적 mAP(mean Average Precision)
    • 각 클래스별 AP를 합산하여 평균을 낸것
• Annotation
  • 이미지 내 Detection 정보를 별도의 설명 파일로 제공되는것

2. YOLO

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기본 구조

!pip install ultralytics
from ultralytics import YOLO
model = YOLO()
model.train()
model.val()
model.predict()

YOLO의 역사

현재 yolo11n버전에 살짝 이슈가 있음

wandb: Paste an API key from your profile and hit enter, or press ctrl+c to quit: ··········

로컬에서는 문제가 없으나 colab과같이 온라인 환경에서는 위와같이 잘못된 wandb가 실행된다. 이를위해 아래와같이 disabled를 해줘야한다.

import os
os.environ['WANDB_MODE'] = 'disabled'

2. roboflow

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roboflow

• Computer Vision End-to-End 개발 가능

4. 정리

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금일은 이전에 배운내용 정리와 Object Detection 주요 개념을 학습하였습니다.

이만 가보겠습니다!

실습 코드는 아래 링크에서 확인 가능합니다.

• 시각지능