인프런 커뮤니티 질문&답변

작성한 질문수

[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

OpenCV를 이용한 SSD Inference 실습 - 01

rows, cols 곱하는 이유

작성

189

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 
- 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. 
- 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. 
- 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.

(633, 806) 이미지를 (300, 300)으로 resize 해서 detection을 했는데

bounding box 좌표 값에 왜 633과 806을 곱하는거죠?

원본 이미지 비율로 계산하려면

633/300과 806/300을 곱해야 하는거 아닌가요

그리고 (300, 300)으로 resize를 하는 이유는 ssd 모델의 입력이 (300, 300)으로 고정되어 있기 때문인가요??

퀴즈

CPU 환경에서 SSD 모델 추론의 주요 장점은 무엇인가요?

높은 감지 정확도

빠른 속도와 효율성

다양한 객체 크기 감지 능력

복잡한 모델 구조 지원

답변 1

지식공유자

안녕하십니까,

1. bounding box 좌표값이 300x300 을 기준으로 해서 0 ~ 1 사이값으로 scaling된 값이 나옵니다. 이걸 다시 원본 이미지 좌표 값으로 바꾸려면 원본 이미지의 가로, 세로 값을 곱해줘야 합니다.

2. 네 맞습니다. ssd 모델의 네트웍 입력이 (300, 300) 으로 고정되어 있기 때문입니다.

감사합니다.

작성한 질문수