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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.
퀴즈
객체 지역화(Localization)와 객체 탐지(Detection)의 주요 차이점은 무엇일까요?
탐지는 객체의 크기, 지역화는 위치를 찾는 것입니다.
지역화는 한 객체, 탐지는 여러 객체를 다룹니다.
탐지는 픽셀 단위, 지역화는 박스 단위로 찾습니다.
지역화는 딥러닝 기반, 탐지는 알고리즘 기반입니다.
답변 1
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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.