[Detection] SSD : Single Shot MultiBox Detector
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DeepLearning/Detection
0. Abstract 단일 심층 신경망을 사용하여 이미지에서 객체를 탐지하는 방법을 제시. SSD의 접근 방식은 bbox의 출력 공간을 다양한 종횡비 및 feature map 위치별 크기에 대한 default box 세트로 분리. 예측 시 네트워크는 각 default box에 있는 각 class score를 생성하고 객체 모양에 더 일치하도록 조정. network는 다양한 해상도의 여러 feature map의 예측을 결합하여 다양한 크기의 객체를 자연스럽게 처리. SSD는 모든 계산을 단일 네트워크에 캡슐화하기 때문에 object proposal이 요구되는 방법에 비해 간단하다. 1. Introduction 기존 Faster R-CNN을 기반의 접근 방식은 정확하기는 하지만 너무 느려 실시간 애플리케이션..
[YOLO] YOLOv8 OpenVINO Convert & Inference (Python)
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DeepLearning/YOLO
OpenVINO? OpenVINO는 Intel에서 개발한 크로스 플랫폼이다. Pytorch, TF, ONNX 등의 딥러닝 프레임워크 모델을 Intel device에 최적화된 모델로 변환해 준다. 주로 Intel CPU 장비에서 Inference 할 목적으로 사용. OpenVINO 설치 간단하게 아래 CLI로 설치 가능하다. pip install openvino-dev>=2023.0 YOLOv8 Convert 2023.07.21 - [DeepLearning/YOLO] - [YOLOv8] YOLOv8 install windows 10 [YOLOv8] YOLOv8 install windows 10 YOLOv8 설치 정리 https://github.com/ultralytics/ultralytics GitHub ..
[Detection] YOLO 논문 리뷰, 분석 (You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection)
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DeepLearning/Detection
Abstract YOLO 이전 Object Detection 시스템은 위치 정보를 추론하고 그 위치에서 Classification을 하는 방식의 복잡한 파이프라인 구조였다. YOLO는 end-to-end 형식의 하나의 Convolution Network로 이미지 전체에서 위치 정보와 클래스 확률을 한 번에 추론한다. 그래서 매우 빠르다. Introduction DPM (Deformable Parts Models) DPM은 슬라이딩 윈도우 방식으로, 전체 이미지에 균일한 간격의 위치에서 Classification을 진행. R-CNN 영역 제안(Region Proposal) 방식을 사용하여 이미지에서 객체가 있을법한 잠재적 위치를 생성. 그 위치에 대해 Classification을 진행. 위 두 가지 방식은..
Library, API, SDK, Framework
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기타
Library 개발을 위해 필요한 컴포넌트의 집합. 컴포넌트 : 변수, 함수, 클래스 등 API (Application Programming Interface) 응용 프로그램 개발 인터페이스. 여기서 인터페이스란 상호작용을 할 수 있도록 연결해주는 장치이다. 즉, 개발자가 쉽게 접근할 수 있게 외부로 공개된 Library의 표면적인 부분. API와 Library 차이점 - Library는 컴포넌트 자체를 의미. - API는 그 컴포넌트(Library)를 활용하기 위한 규약이다. SDK (Software Development Kit) 소프트웨어 개발 키트로 개발에 도움이 될만한 개발 도구 모음. 위 개발 도구에는 프로그램, 라이브러리, API, 코드 샘플, 문서 등이 포함되어 있다. SDK는 대상이 되는 ..
[GitLab] GitLab Visual Studio 2022 연동
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기타
GitLab Project 생성 SSH 경로 복사 Visual Studio에서 Git 리포지토리 생성 - 원격 URL에 복사한 주소 입력. - 만들기 및 푸시. - master 브랜치가 만들어지면서 GitLab(원격저장소)에 푸시된다. 커밋 및 푸시 - 위와 같이 코드를 변경. - 우측 하단 펜 아이콘을 클릭, 'Git 변경 내용' 탭을 연다. - 커밋 내용을 입력하고 '모두 커밋'. - Git -> 분기 관리 탭에서 커밋 결과를 확인할 수 있다. - 커밋 후 '보내는 항목' -> 푸시를 클릭하여 GitLab(원격저장소)에 푸시. GitLab 푸시 결과 확인
[YOLOv8] YOLOv8 Custom Train, 사용자 데이터 학습
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DeepLearning/YOLO
2023.07.21 - [DeepLearning/YOLO] - [YOLOv8] YOLOv8 install windows 10 [YOLOv8] YOLOv8 install windows 10 YOLOv8 설치 정리 https://github.com/ultralytics/ultralytics GitHub - ultralytics/ultralytics: NEW - YOLOv8 🚀 in PyTorch > ONNX > OpenVINO > CoreML > TFLite NEW - YOLOv8 🚀 in PyTorch > ONNX > OpenVINO > CoreML > TFLite - GitHub - ultralytics/ultra wjs7347.tistory.com 1. Dataset Annotation Yolov8의 ..
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