컴퓨터비전12 NMS(Non Max Supression)의 이해 개요Object Detection 알고리즘은 Region Proposal 단계에서 "object이 있는 정확한 위치"가 아닌 "object가 있을만한 위치"를 찾기 때문에 한 object에 대해서 여러 개의 바운딩 박스가 생성되는 경우가 많다.따라서 1개의 object에 대해서 해당 object의 경계를 정확하게 표시하는 1개의 바운딩 박스만을 남기는 작업이 필요한데, 이를 수행하는 것이 NMS(None Max Supression)이다. NMS수행 로직1. Detected 된 bounding box별로 특정 Confidence threshold 이하 bounding box는 먼저 제거(confidence score 2. 가장 높은 confidence score를 가진 box 순으로 내림차순 정렬하고 아래.. 2025. 2. 24. Region Proposal(영역 추정) - Selective Search 기법 Region Proposal(영역 추정) 개념과 목적앞서 살펴본 Sliding Window 기법은 모든 영역에 대해서 classification&bbox regression 을 실행하기 때문에 계산량이 많다는 문제가 발생한다. 이를 해결(목적)하기 위해 "전체 이미지에서 Object가 있을 만한 후보 영역"을 찾은 후, 이 구역에 대해서만 classification&bbox regression 을 실행하는 방식(개념)이 Region Proposal(영역 추정) 이다. 이러한 Region Proposal의 대표 방법 중 하나가 Selective Search이다. Selective Search 과정1. 원본 이미지를 최초 segmentation 진행(Over Segmentation)2. 개별 segmen.. 2025. 2. 24. Object Detection 네트워크 개괄 Reference ●https://www.inflearn.com/course/딥러닝-컴퓨터비전-완벽가이드/dashboard 2024. 3. 1. OpenCV를 활용하여 이미지 보이기, 원본영상에 바운딩박스 시각화한 새로운 영상 만들기 OpenCV 이미지 로딩 시 주의점 OpenCV에서 imread('파일명')을 이용하여 넘파이 array형태로 가져온다. 이때 RGB형태가 아닌 BGR형태로 로딩하기 때문에 cvtColor(이미지 배열, cv2.COLOR_BGR2RGB)를 이용하여 다시 RGB형태로 바꿔준다. OpenCV를 활용하여 이미지 보이기 OpenCV의 imread()로 반환된 BGR 이미지 넘파이 배열을 그대로 시각화 하기 import cv2 cv2_image = cv2.imread('/content/data/beatles01.jpg') #cv2_image : numpy array 형태, BGR plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.imshow(cv2_image) plt.show() imwrite()를 활용.. 2024. 2. 22. 이전 1 2 3 다음
