딥러닝 : YOLO

Object detection models

One-stage object dectors

- YOLO : you only look once

   - Backbone : GoogLenet, Darknet19, Darknet53

- SSD : Single Shot Detectors

   - Backbone : VGG-16

 

Two-stage object detectors

- RCNN

- Fast-RCNN

- Faster-RCNN

 

Evaluation metric

Precison(정밀도)

: 예측한 바운딩 박스 중 참인 값의 비율

Recall(재현율)

: 전체 gt 값 중 맞춘 값의 비율

 

TP: 옳은 검출

FP: 틀린 검출

FN: 검출되었어야 하는데 검출 안됨

TN: 검출되지 않아야 하는 것이 검출 안됨

 

F1 score

: precision 과 recall 의 조화평균

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Prepare data

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YOLOv3 coding

make:

- Datalodaer

- Model

- Train / eval logic

- loss