YOLO

Training 지금까지의 내용을 종합한 YOLO 알고리즘에 대한 예시입니다. 이전 예시와 마찬가지로 anchor box는 두 개이고 class는 세 개이므로 출력 차원은 (3, 3, 16)이 됩니다. 기본적으로 anchor box 한 개는 Pc, x, y, h, w 다섯 개의 정보를 가지고 있습니다. 여기에 클래스의 개수 3을 더하면 각 anchor box는 8차원이 됩니다. 3 x 3 은 이미지를 9개의 cell로 쪼갰기 때문입니다. 실제로는 19 x 19 라고 이전 강의에서 언급되었습니다. Making predictions 이전 내용을 기억하실지 모르겠습니다만, Pc=0인 경우 bounding box나 class에 대한 결과는 무시됩니다. don't care라는 표현을 썼었습니다. 그렇지 않고 Pc..

Output accurate bounding boxes 이전의 sliding window 기법을 적용하면 연산 자체는 효율적이지만 위처럼 ground truth(실제 정답)에 해당하는 bounding box를 구할 수 없다는 문제점이 발생합니다. YOLO algorithm 이 알고리즘은 주어진 이미지를 19 x 19개로 나누고 각 grid마다 label을 부여해서 학습하는 방식입니다. 강의에서는 편의상 9개의 grid로 나누었습니다. 각 label은 [ Pc, bx, by, bh, bw, c1, c2, c3 ] 로 구성됩니다. (8차원의 output) Pc = 0 인 경우 이전과 마찬가지로 나머지 값들은 'don't care'합니다. 결과적으로 target의 output은 (3, 3, 8) 차원을 갖게 ..