yolov3 -> object detection

간단 설명

feature extractor : Resnet 101 and Darknetd 을 통해 이미지 claasification.

Data Set : coco Data set

메카니즘 :

이미지를 N그리드로 나누고,이에 Feature Extractor + 데이터 셋을 통해 그리그 안에 이미지를 classified함. 얻어진 classified 된 이미지 특징은 Achorbox로 각그리드에 2개의 바운더리 박스로 표현하고, Non-Maxium Suppression을 통해 작은 가중치를 가지고 있는 Box는 제거한다. 이를 통해 한 이미지에 객체들을 그리드 수에 초과되지 않는 물체들을 표현하게 된다.

자세한 이해는 워낙 유명한 알고리즘이라 인터넷에 검색을 하면 얻게 된다.

추가적으로

Achor boxes는 객체에 대한 바운더리 박스를 만드는데 많이 쓰인다.