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[YOLO-based] About main objects

[YOLO-based] About main objects

Date
Aug 5, 2024 05:03 AM
Type
Search
Done
Done
Update
Aug 9, 2024 05:54 AM
Writer
Session
Build

Rel. Papers for “Main Objects”

Title
Summary
Insight
Object Detection Using Deep Learning Approaches
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Tools, techniques, datasets and application areas for object detection in an image: a review
22년 4월에 나온 object detection 관련 리뷰 논문 / 해당 도메인에 대한 기본 지식을 얻을 수 있어서 가져옴
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An improved deep learning-based optimal object detection system from images
Faster R-CNN에 대한 논문 / 잠재적 object region 제안, 이를 기반으로 object 확정
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Deep Learning for Generic Object Detection: A Survey
이미지 맥락 고려한 object detection / 이미지 내 object와 주변 환경 간의 관계 분석
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Object Detection: Literature Review
이미지 맥락 고려한 object detection / 이미지 내 object와 주변 환경 간의 관계 분석
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** 오브젝트 윤곽을 따라 segmentation하는 건, 따로 instance segmentation이라고 지칭함
 

Max-Detection Option

  • max_detections
    • 일반적으로 100개의 objects를 max detection number로 설정
      • ex: COCO dataset 사용 모델
        ⇒ 다만 당연하게도 100개로 세팅하면 우리 목적과도 어긋나고, 시간측면에서 성능 저하 발생
    • NMS / soft-NMS
      • 중복 detection 제거하고 IoU 값이 가장 높은 detection만 남기는 알고리즘
    • For Real-time
      • 주로 10~20개로 제한하는 게 일반적
  • Object 크기, 상황에 따라 여러 벤치마크 metric 사용
    • AP - Average precision
    • AP50 - IoU 50 기준
    • AP75 - IoU 75 기준
    • APS - Small objects
    • APM - Middle objects
    • APL - Large objects
    • …