Anchor Box의 IOU값 관련 및 여러 질문
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작성한 질문수 63
1. GT Box와 Anchor Box의 IOU값을 통해 Positive, Negative를 나눈다고 하셨는데, 해당 과정은 Feature Map이 아닌 원본 이미지에서 Anchor Box와 GT Box사이에서 얻어진 IOU값으로 결정이 되는 것인가요?
2. 또 제가 이해한 바로는 가장 좋은 Positive Anchor Box를 기준으로 하여 GT Box와 최대한 동일한 예측 BBox를 얻는 것이 목표다 라고 이해하였는데 맞는지 궁금합니다. 만약 맞다면 예측BBox의 초기좌표 및 w, h 값이 어떻게 설정되는 것인지 궁금합니다.
3. 또한 강의 커리큘럼에서 RCNN, SSD, YOLO 등 여러 모델이 있는데 순차적으로 듣는 것이 좋은지, 아니면 자신에게 필요하고 맞는 모델부터 우선적으로 들어도 괜찮은지 궁금합니다.
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안녕하십니까,
1. GT Box와 Anchor Box의 IOU값을 통해 Positive, Negative를 나눈다고 하셨는데, 해당 과정은 Feature Map이 아닌 원본 이미지에서 Anchor Box와 GT Box사이에서 얻어진 IOU값으로 결정이 되는 것인가요?
=> 네, 맞습니다. 원본 이미지의(정확하게는 입력 Network 크기) GT box와 Anchor box 사이에서 얻어진 iou값으로 결정됩니다.
2. 또 제가 이해한 바로는 가장 좋은 Positive Anchor Box를 기준으로 하여 GT Box와 최대한 동일한 예측 BBox를 얻는 것이 목표다 라고 이해하였는데 맞는지 궁금합니다. 만약 맞다면 예측BBox의 초기좌표 및 w, h 값이 어떻게 설정되는 것인지 궁금합니다.
=> 네, 맞습니다. 그리고 초기 좌표, w,h는 random 값입니다. 이후 loss 를 최소화하는 방식으로 예측 bbox의 값이 계속 update됩니다.
3. 또한 강의 커리큘럼에서 RCNN, SSD, YOLO 등 여러 모델이 있는데 순차적으로 듣는 것이 좋은지, 아니면 자신에게 필요하고 맞는 모델부터 우선적으로 들어도 괜찮은지 궁금합니다.
=> 음, 이건 개인 취향이 있어서 제가 뭐라고 말씀드리지 못할것 같습니다. 지금 거의 rcnn 이론을 다 들으신것 같은데, 나머지 부분은 순차적으로 들으시는게 어떨까 싶습니다. SSD를 스킵하고 Yolo를 들으셔도 되지만 제가 설명을 SSD를 들었다고 가정하고 Yolo를 설명하는 부분이 있습니다. 감안하시면 될 것 같습니다.
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