YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection, Ao Wang, et al., 2024 를 읽고 요약, 정리한 글입니다.github : https://github.com/THU-MIG/yolov10 ◼️contrbution- 기존 YOLO 아키텍쳐는 NMS에 대한 의존성이 높아 정확도는 향상시키지만 latency를 초래함.- 본 논문은 NMS 없는 YOLO 모델을 만들기 위해 이중 할당 전략을 제안하여 중복 예측 문제를 해결함.- 본 논문은 계산 중복을 줄이기 위해 lightweight classification head, spatial-channel decoupled downsampling, rank-guided block design을 포함한 아키텍쳐를 제안함. ..
YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information, Chien-Yao Wang, et al., 2024 을 읽고 요약, 정리한 글입니다. github : https://github.com/WongKinYiu/yolov9 ◼️ Contribution- 현존하는 심층 신경망 구조를 reversible fuction의 과점에서 이론적으로 분석하고 이러한 프로세스를 통해 이전에는 설명하기 어려웠던 많은 현상들에 대해 설명함.- 이러한 분석을 기반으로 PGI와 auxiliary reversible branch를 설계하고 좋은 결과를 얻음.- PGI는 deep supervision이 아주 깊은 신경망 구조에서만 사용할 수 ..
Yolo 모델에 대해서 톺아볼 일이 있었는데 간단 요약 글을 포스팅 하면서 다시 한번 정리를 한번 해 보려고 한다. 객체 감지는 이미지나 비디오 내의 객체를 식별하고 위치를 찾는 computer vision task이다.객체 감지 알고리즘은 single shot detection과 two shot detection으로 나눌 수 있다. two shot detection 알고리즘은 객체를 감지하는데 두 단계 프로세스를 사용한다. 첫번째 단계에서는 잠재적으로 객체를 포함할 수 있는 bounding box를 제안을 한다. 두번째 단계에서는 box 내 객체 클래스를 분류하기 위해 제안된 영역을 합성 신경망을 통해 실행을 한다.two shot detection 알고리즘의 대표적인 예료는 R-CNN, Fast R-C..
Object Detection을 하면서 가장 쉽게, 많이 사용하는 모델인 Yolo v5 모델 아키텍쳐를 간단하게 분석을 해 보았다. Yolo v5 Github : https://github.com/ultralytics/yolov5 GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite. Contribute to ultralytics/yolov5 development by creating an account on GitHub. github.com YOLOv5 모델 아키텍쳐 분석 1) Backbone Yolo v5의 Backbone은 이미지에서 feat..
