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PROGRAMMING
YOLO에 관한 이론 본문
* PDF 파일
1. 욜로 설치 및 세팅 (Windows 10 기준 & Custom 이미지에 대한 학습 진행)
& labelImg 세팅
2. YOLO 이론에 관한 설명 (YOLO1 to YOLO3)
3. 2번에 파일 내에 있는 링크들 주소
i) YOLO (deepsystems.io) docs.google.com/presentation/d/1aeRvtKG21KHdD5lg6Hgyhx5rPq_ZOsGjG5rJ1HP7BbA/pub?start=false&loop=false&delayms=3000&slide=id.p
YOLO
YOLO You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection Joseph Redmon, Santosh Divvala, Ross Girshick, Ali Farhadi
docs.google.com
ii) datascience.com towardsdatascience.com/yolo-v3-object-detection-53fb7d3bfe6b
What’s new in YOLO v3?
A review of the YOLO v3 object detection algorithm, covering new features, performance benchmarks, and link to the code in PyTorch.
towardsdatascience.com
- 소프트맥스 함수를 사용하지 않는 경우: 소프트맥스 함수를 기존에 사용했을 때, 효과는 좋게 나타났으나 이 함수를 사용하는 모델이 남자와 여자와 같은 케이스일 경우 함수의 특성 상 배타적인 부분을 발견하기가 힘들게 됨. 그래서 시그모이드 함수를 사용하여 다중 분류 회귀를 완성시킴
iii) machinethink.net machinethink.net/blog/object-detection/
One-stage object detection
Object detection is the computer vision technique for finding objects of interest in an image: This is more advanced than classification, which only tells you what the “main subject” of the image is — whereas object detection can find multiple object
machinethink.net
iv) blog.paperspace.com blog.paperspace.com/how-to-implement-a-yolo-object-detector-in-pytorch/
Tutorial on implementing YOLO v3 from scratch in PyTorch
Tutorial on building YOLO v3 detector from scratch detailing how to create the network architecture from a configuration file, load the weights and designing input/output pipelines.
blog.paperspace.com
v) 기타 링크
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