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Jeon Minsung

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[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

Object Localization과 Detection의 이해

Annotation 데이터 질문입니다.

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안녕하세요.

데이터세트를 위한 Annotation 작업에서 대부분의 데이터세트와 YOLO가 사용하는 데이터세트의 Annotation 방식이 다르다고 말씀해주셨습니다.

하나의 형태가 아닌 좌상단+우하단 혹은 중점+너비,높이처럼 나뉘는 이유가 있을까요? 이 부분을 다르게 변화하였을 때 미미하더라도 장단점이 있는지 궁금합니다.

답변 1

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권 철민
지식공유자

안녕하십니까, 

Yolo의 경우 알고리즘이 중점 좌표와 너비, 높이를 기반으로 학습, loss계산을 주로 하기 때문입니다. 

annotation을 좌상단, 우하단으로 하더라도 어짜피 Yolo에서는 중점 좌표와 너비, 높이를 입력으로 받아야 하기 때문에 변환작업을 한번 더 거쳐야 합니다.   그렇기 때문에 아예 annotation을 중점 좌표, 너비, 높이로 만드는 것 뿐입니다. 

annotation을 좌상단, 우하단으로 고정 시켜서 서로 다른 Object Detection 알고리즘이 자신들의 특징에 맞게 한번 더 변환해서 입력을 받을 수도 있고, 알고리즘에 맞게 처음부터 annotation을 만드는 방법이 있을 수 있는데, 주로 Yolo 포맷은 Yolo 특성에 맞춰서 annotation을 적용한 것일 뿐입니다. 

감사합니다. 

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