Head vs breakz

YOLO CODE import cv2 as cv import argparse import numpy as np import os.path from matplotlib import pyplot as plt %matplotlib inline # Initialize the parameters confThreshold = 0.5 #Confidence threshold nmsThreshold = 0.4 #Non-maximum suppression threshold inpWidth = 416 #Width of network's input image inpHeight = 416 #Height of network's input image # Load names of classes classesFile =..

You Only Look Once YOLO는 사람처럼 한번에 사물의 종류와 개수를 파악하기 위해 만들어졌다. 이미지를 격자 그리드로 나누어 클래스를 판단하고, 정보들을 통합하여 확률 값에 따라서 최종 객체를 구분하는 방법을 사용한다. 현재 YOLO3 까지 나와 있는 상태이고, YOLO1과 비교하였을 떄에는 network 구조와 성능에 큰 차이가 있다. (현재 YOLO4가 나왔습니다. :) 조만간 YOLO4를 살펴보겠습니다.) Unified Detection 1.input image를 S x S grid로 분할 (해당 셀에 물체의 중심위치로 가정) 2.grid cell은 B개의 bounding box와 각 객체 존재에 대한 confidence score로 구성 bounding box는 x,y,w,h,con..