inflearn logo
강의

강의

N
챌린지

챌린지

멘토링

멘토링

N
클립

클립

로드맵

로드맵

지식공유

[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

Faster RCNN의 이해 03 - RPN과 Faster RCNN Training 및 성능 비교

Anchor Box를 Reference 로 해야하는 이유가 궁금합니다!

355

katd6

작성한 질문수 8

0

안녕하세요 , 좋은 강의 감사드립니다

바보 같은 질문일수도있으나 ,

Ground Truth Box 의 중심좌표값과 예측 BBO의 중심좌표값의 차이가 최소가 되도록 손실함수를 작성하지 않고 , Anchor Box를 Reference 로 해야하는 이유가 있을까요?

분명 제가 제대로 이해를 못한것같은데.. 조금 헷갈리네요..!

python 머신러닝 딥러닝 keras tensorflow 컴퓨터-비전

답변 1

0

권 철민

안녕하십니까,

object detection 모델이 일반 image classification 보다 어려운게, 말씀하신대로 Ground Truth와 예측값과의 손실값을 보정하는 방법으로는 좋은 모델을 만들수가 없습니다.

특히나 여러개의 object들이 이미지에 있는 경우 이들 오브젝트들의 특징만을 가지고 Ground truth와 손실값을 보정하는 방식의 경우 좀 가까이 붙어 있으면 bounding box가 심하게 중복되서 나오거나 좀 떨어져 있으면하나의 오브젝트만 검출하고 다른 오브젝트를 검출하지 못한다던가 아님, 아예 엉뚱한 bounding box를 예측하는 등의 문제가 발생하기 쉽습니다.

그래서 생각해 낸게, anchor box와 같이 object가 있을 만한 reference를 기준으로 하고, 이 reference에서 얼마나 떨어져 있는지를 기반으로 오브젝트를 찾는 방식으로 발전한 것입니다. 이렇게 하면 보다 촘촘하게 예측 bounding box를 만들 수 있기 때문입니다. 물론 이때문에 전반적으로 모델이 매우 복잡하게 되는 단점은 있지만, 현대 object detection의 기반은 anchor box와 같은 refererence를 기반으로 발전하게 되었습니다.

감사합니다.

강의 환경설정 질문

0

43

2

Custom Dataset에서의 polygon 정보 관련

0

86

3

cvat.ai 보안 수준이 궁금합니다

0

81

2

캐클 nucleus 챌린지 runpod 실습 코드 에러 질문드립니다.

0

98

3

추론 결과의 Precision(또는 mAP) 평가 방법

0

86

2

mmdetection mask rcnn inferenct 실습 시 runpod 템플릿 관해서 질문드립니다.

0

61

2

runpod에서 google drive 연결 시 오류 발생

0

110

2

로드맵 선택

0

68

1

mmcv

0

60

2

Anchor box의 Positive 처리 위치

0

63

2

해당 강의 runpod 적용 후 에러 제보드립니다

0

87

2

run pod credit 관련 제보

0

101

2

mmdetection 2.x과 3.x 호환 관련 표기

0

79

2

mm_faster_rcnn_train_kitti.ipynb 실행 오류

0

101

3

질문 드립니다.

0

83

3

mm_faster_rcnn_train_coco_bccd 실행 오류 질문드립니다.

0

81

1

강사님께 수정을 제안드리고 싶은 것이 있습니다.

0

96

1

google automl efficientdet 다운로드 및 설치 오류

0

76

1

이상 탐지에 사용할 비전 기술 조언 부탁드립니다.

0

104

2

OpenCV 관련 질문드립니다.

0

74

2

mmcv 설치관련해서 문의드려요

0

335

3

강의 구성 관련해서 질문이 있습니다

1

139

2

모델 변환 성능 질문드립니다.

0

123

1

NMS 로직 문의 드려요

0

116

2