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Object Detection 주요 데이터 세트 소개 및 Pascal VOC 데이터 세트의 이해 주요 Dataset 소개 class, bbox 등의 정보가 xml 형식으로 저장되어 있음 이미지 정보가 딱 하나의 json파일로 저장되어 있 이미지 정보가 csv 형태로 저장되어 있음 초기 데이터셋, 너무 평이한 문제가 있음 이미지 하나당 더 다양한 object들이 들어가있음. 많은 모델들이 pretrain하는데 사용함 너무 용량이 커서 공부할 때 사용 많이 안함 PASCAL VOC 2012 링크 http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/ The PASCAL Visual Object Classes Challenge 2012 (VOC2012) 2006 10 classes: bicycle, bus, car, cat, cow, dog, horse, motorbike,.. 2024. 2. 20.
[그래프][DFS]그래프의 모든 간선 지나기 문제 그래프의 모든 간선을 DFS로 탐색한 결과를 출력하는 프로그램을 작성하시오. 정점 번호는 1번부터 N번까지이다. 입력 첫째 줄에 정점의 개수 n, 간선의 개수 k가 주어진다. 다음 k개의 줄에는 간선이 연결하는 두 정점의 번호가 주어진다. 입력으로 주어지는 간선은 양방향이다. 출력 방문된 점을 순서대로 출력하면 된다. 예시) 코드 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include int A[50][50] = { 0 }; //인접행렬 만들 2차원 배열, 인접행렬 : 그래프의 연결 방식을 표시 int n, k, a, b; int check[50][50] = {0}; //체크배열 : 지나간 간선을 표시 int R[50] = { 0 }; //report배열 : 지나간 노드를 순서대로.. 2024. 2. 19.
n진트리, 4 방향으로 이동경로 출력 1.문제상황 h = 1, w = 1 에서 출발하여 ↑,→,↓,← 4방향으로 움직이며 h = n, w= n 에 도착하여야 한다.한 칸 움직일 때마다 +1을 하며 경로를 표시한다. 1 ≤ h ≤ n, 1 ≤ w ≤n 이어야 한다.가능한 모든 경우를 이와 같은 형태로 출력한다. 2. 코드 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include #define n 5 //n은 5로 설정하였다. 다른 수로 설정해도 무방하다. int A[6][6] = { 0 }; void q(int h, int w, int L) { //제한 : 1 2024. 2. 19.
Object Detection 성능 평가 지표 mAP with 정밀도와 재현율 개요 mAP란 Object Detection 모델의 성능을 평가하기 위해 사용되는 지표이다. mAP를 구하기 위해서 필요한 정밀도(Precision)과 재현율(Recall) 개념에 대해서 먼저 알아본 후, mAP를 구하는 방법을 알아본다. 정밀도(Precision)과 재현율(Recall) 정밀도(Precision) : (실제 class&bbox = 예측 class&bbox 개수) / (모델이 예측한 class&bbox 개수) 재현율(Recall) : (실제 class&bbox = 예측 class&bbox 개수 ) / ( 실제 class&bbox 개수) 여기서 " 실제 class&bbox = 예측 class&bbox" 는 "실제 class = 예측 class And 실제 bbox = 예측 bbox" 이다... 2024. 2. 17.

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