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..
우분투를 다시 한번 싹- 밀고 날 것 그 자체의 환경에서 이전에 개발했던 객체 검출 모델을 사용한 코드의 동작 테스트를 진행하던 중 아래와 같은 에러를 마주했다. attributeerror: 'upsample' object has no attribute 'recompute_scale_factor' File /usr/local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/upsampling.py:154, in Upsample.forward(self, input) 152 def forward(self, input: Tensor) -> Tensor: 153 return F.interpolate(input, self.size, self.scale_factor, self.mod..
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..
