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미해결
[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 선생님 원래는 위의 링크에서 다운이 되었는데 개발자가 군사목적으로 쓰이는 것을 원치 않아서 업데이트 중단한다.어쩌고 한다음에 이제 weight파일도 다운로드가 안되요 혹시 구글 드라이브 같은데에 올려주실수 있을까요? 부탁드립니다
미해결
[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
안녕하세요 Yolo v2에 대해서 몇가지 질문드리고 싶어서 글 남깁니다. 1. Direct Location Prediction 에서 여기서 tw와 th가 학습을 통해서 적절한 값을 향하는걸로 이해했습니다. 그러면 그 값은 클래스마다 어떤 하나의 값으로 수렴되는게 아닌것같은데.. 예를 들어 Car라는 클래스의 bbox를 예측하고 정답과 비교하며 학습한다고 했을때 t값을 예측하고, 그 값을 넣은 b값과, 정답을 비교하고 옳은 t값을 구하고 나서의 일들이 헷갈립니다. 저 t값을 위해 아주 많은 노드들의 가중치값이 조금씩 변화하다 보면 Car라는 클래스의 bbox크기를 점점 더 잘 맞추게 되는건가요? 전체적인 매커니즘이 잘 이해가 되지 않아서 질문 드립니다. 2. 논문에서 자세히 밝히지 않아 질문드립니다. 앵커박스를 mAP 70이상들은 쓰지 않았는데 왜 굳이 쓰지 않은건가요? yolov2에서 바뀐것들중 큰 부분이라고 생각했는데 결국에 쓰지 않는것인지.. 이해가 잘 되지않습니다. 또한, 앵커박스를 쓰지 않았으면 yolov1과 같은 방식으로 2개의 box를 이용했다는것인지 궁금합니다.
