Anchor box 와 관련한 질문 드립니다.
202
작성한 질문수 71
답변 1
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안녕하십니까,
답변이 맘에 드셨다니, 저도 기쁩니다.
Object Detection에서는 Ground Truth와 Predicted box만 있으면 예측 정확도가 매우 떨어집니다. 거의 제대로 예측이 안됩니다. 딥러닝 모델이 단지 Ground truth만 가지만 오브젝트를 찾아 낼만큼 막강하게(?) 똑똑하지 않습니다. Object가 있을만한 위치에 대해서 미리 상당한 후보 box들에 대해서 준비를 하고, 이들 후보 box에 대해서 predicted box를 계산하지 않으면 필요한 object를 찾기가 매우 어렵게 됩니다.
그래서 Selected Search와 같은 알고리즘을 이용해서 이미지에 object가 있을 만한 가능성이 있는 후보 box를 굉장히 많이 미리 찾아놓게 됩니다. 그런데 이렇게 하면 딥러닝 모델과 selective search 알고리즘이 서로 분리가 되어 있기 때문에 효율성이 떨어지게 됩니다.
그래서 anchor box 개념을 도입해서 후보 box를 미리 만들어 놓는겁니다. 그리고 이 anchor box를 학습시 적용 시켜서 object detection을 수행하는 것입니다.
감사합니다.
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답변 감사합니다. 매번 바쁘신중에도 빠르게 답변해 주시니 너무 감사합니다.
한가지만 더 여쭤보면 Anchor box 의 경우
- 한 점을 기준으로 9개의 상자를 그리고 그것이 Ground Truth 와 일치하는 것을 Positive 로 정의한다.
==> 이렇게 이해를 했습니다. 맞는 건지요?
- 하지만 그렇게 그린 Anchor box 는 Slide Window 때 처럼 실제 사진의 Object 크기가 다양하기 때문에 큰 이미지는 Anchor box 하나에 담지 못하는 문제가 발생하는건 아닌지요? 아울러 작은 Object 는 반대의 현상이 발생하는건 아닌지 의문점이 생겼습니다.
혹시 그렇다면 이런 것들은 Anchor box 로 어떻게 해결할 수 있는지 질문 드리며
제가 생각하고 있는 내용이 잘 못 이해하고 있는 부분이 있으면 어떤 부분인지 질문 드려 봅니다.
위의 또 다른 질문에서 강사님께서 주신 답변과 어느정도 연관이 있다는 생각도 드는 부분이 있는데 Ground True 가 클수도 작을 수도 있어서 조각난 Anchor box 를 조합해서 하나의 큰 그림 또는 작은 그림을 추정하는거 아닌가? 만약 그렇지 않으면 Sliding window 처럼 그림을 왜곡하는 문제가 또 일어나지 않을까 하는 생각도 해봅니다. 너무 귀찮게 해드려 죄송합니다.
매번 좋은 답변 감사합니다.
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