yolo annotation 문의
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네. 안녕하세요~. 반갑습니다.
'SxSx(5*B+C)(5:x,y,w,h,confidence)'
에서 각각은 다음을 의미합니다.
S : 나눈 Cell의 개수. 예를 들어 7
B : Cell 1개에서 예측할 Boundig Box의 개수. 예를 들어 Cell당 2개씩 예측해서 2개
C : 예측할 class의 개수 (예를 들어, pascal voc 데이터셋의 경우 (강아지,고양이,사람,....) 해서 총 20개)
x : 예측할 Bounding box의 center x좌표
y : 예측할 Bounding box의 center y좌표
w : 예측할 Bounding box의 width
h : 예측할 Bounding box의 height
cofidence : 예측한 Bounding box의 확신의 정도
를 각각 의미합니다.
즉, 위 형태의 값들으 다 곱해서(X는 곱하기를 의미합니다.) 긴 하나의 벡터로 만들고 (예를 들어, 7*7*(5*2+20)=1470) 이게 YOLO 모델의 최종 Fully Connected Layer의 Output이 됩니다.
감사합니다.
[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드 먼저? 구현하며 배우는 Transformer 먼저?
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