Anchor Boxes

Overlapping objects:

• 만약 위처럼 이미지 내에 물체가 겹치는 경우 Anchor box 개념을 이용할 수 있습니다.
  • 쉽게 말하자면 축이 되는 box를 미리 정해두고 예측 벡터의 차원을 늘리는 것이죠.
• 위 예시에서는 Anchor box 두 개를 정해뒀습니다.
  여기서 각 그리드에서 나온 예측 결과는 두 anchor에 대한 예측을 포함하고 있을 것입니다.
  이런 방식으로 여러 물체가 겹쳐 있는 경우에 대해서도 bounding box를 정확히 예측할 수 있도록 유도할 수 있습니다.

 

Anchor box algorithm

• 따라서 출력 차원은 anchor box의 개수에 비례합니다.
  위 예시에서는 2개의 anchor box를 사용하고 있으며 분류하고자 하는 객체의 종류가 세 개이므로 위와 같은 차원으로 계산된 것입니다.

 

Anchor box example

• 좀 더 구체적으로 살펴보면 위와 같습니다.
  예측 결과를 나타내는 벡터는 두 개의 anchor box에 대한 예측을 포함하고 있습니다.
• 마찬가지로 label도 이에 상응하는 차원을 갖고 있습니다.
• 요약하면, 물체가 겹쳐있는 경우, 특히 중앙값이 비슷한 경우 어떻게 bounding box를 잘 예측할 수 있을 것인가에 대해 살펴보았습니다.

 

출처: Coursera, Convolutional Neural Networks, DeepLearning.AI