1. Abstract 본 논문에서는 간단한 Single approach로 시각적 object tracking과 semi-supervised video object segmentation을 실시간으로 수행하는 방법을 설명한다. SiamMask라고 불리는 방법은 binary segmentation task로 object tracking을 위한 fully-convolutional Siamese approaches의 오프라인 훈련 절차를 개선한다. 2. Introduction Video의 첫 번째 프레임에서 임의의 관심 대상의 위치가 주어지면 시각적 Object Tracking의 목적은 모든 후속 프레임에서 가능한 최고의 정확도로 해당 위치를 추정하는 것이다. Video가 streaming 되는 동안 onlin..

Anomaly Detection? Anomaly Detection(이상 탐지)란 normal, abnormal(정상, 비정상)을 구별하는 Detection을 의미한다. Supervised Anomaly Detection Supervised Anomaly Detection, 정상 데이터셋과 비정상 데이터셋 모두를 학습시키는 것을 의미한다. 정상, 비정상을 모두 학습시키기 때문에 다른 Anomaly Detection에 비해 정확도가 높다. 하지만 실제 산업현장에서는 적정량의 비정상 제품의 데이터를 취득하기가 매우 어렵다는 문제가 있다. 10,000개의 제품을 생산할 때 비정상 제품이 1개 나온다면(실제론 더 안 나오지만...), 100개의 비정상 샘플을 취득하기 위해선 대략 10,000,00개의 제품을 생산..

0. 환경 Windows 10 CUDA 10.0 (+CUDNN) OpenCV 4.1.0 VS 2015 (CUDA, CUDNN, OpenCV, Visual Studio 설치는 생략) 1. git에서 파일 다운 github.com/AlexeyAB/darknet AlexeyAB/darknet YOLOv4v / Scaled-YOLOv4 - Neural Networks for Object Detection (Windows and Linux version of Darknet ) - AlexeyAB/darknet github.com 위 링크에서 Code 다운. 2. VS 세팅 후 빌드 darknet-mask > build > darknet > darknet.sln 파일을 열어줌. 더보기 if, 솔루션 로딩이 안될경우..