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NMS를 가장 쉽게 설명 하자면 '얼마나 겹쳐 있는지'를 판단 하고 일정 크기 이상 겹칠 경우 삭제 하는 방법이다. NMS를 이해하려면 IOU(Intersection over Union)의 개념을 알아야 한다. IOU란? IOU란 '교집합/합집합'의 비율 이다. 즉, 검출 박스 2개의 전체 크기에서, 겹치는 부분의 비율이 얼마가 되는지 알아 내는 방법이다. 50% 겹치면 0.5가 나올테고, 30% 겹치면 0.3이 나올것이다. 이게 바로 IOU 이다. 다시 돌아가서 NMS란!? IOU 방법을 이용하여 나온 비율 (0~1까지) 값을 가지고 비교를 하여 겹치는 박스를 제거 하는 방법이다. 그럼 NMS 하는 순서를 한번 보겠다. 1. YOLO에서 Box Regression 후 통과한 박스들이 이렇게 나오게 된다..

자동차 하부에 대해 알아보자! 음..바퀴는 알겠는데 다른 것을은 과연 뭘까!? 배기 시스템 먼저 보면 배기시스템이다. 엔진에서 연소되어 나오는 부분인데, 이걸 외부로 뱉어내는 시스템이다. 위 사진을 보면 배기는 엔진에서 나온 가스를 '배기 매니폴더(Exhaust Manifold) - 촉매 컨버터(Catalytic Converter) - 공명기(Resonator) - 머플러(Muffler)'를 통해 차 외부로 배출된다. 그 중간중간엔 배기관(Pipe)로 이루어져 있다. 아래 사진에서 다시 보면 1번에 엔진에서 나오는 매니폴더가 있고, 2번에 촉매변환기, 3번은 공명기, 4번은 1차 머플러, 5번엔 최종 머플러가 있다. 여기서 3번 공명기는 원래 파이프보다 살짝 커지는 형태지만 아래 차량에선 그림상 확인이 ..

딥러닝 네트워크를 판단 하는 그래프를 보면 mAP와 FPS가 적혀 있다. 과연 이게 무엇일까? FPS FPS란? (What is FPS?) FPS는 Frame Per Second의 약자이다. 즉 1초당 몇 이미지 Frame이 우리에게 보여지느냐 이것이다. 위 사진을 보면 10 FPS는 중간에 텀이 많아서 영상이 뚝 뚝 뚝 끊겨 보일 것이다. 하지만 60FPS는 끊길새 없이 계속 바뀌니 영상이 연속적으로 보일 것이다. 우리가 흔히 보는 동영상은 사실 무수히 모여진 사진이다. 인간은 보통 25 FPS를 보면 영상이 끊기지 않는다고 판단을 한다. 따라서 1초에 25장의 연속된 사진을 보여주었을 경우에, 이게 실시간성이 있다고 판단을 한다. 하지만 인간의 눈도 적응이 되는 동물인지, 60FPS 또는 120FPS..

yolo 시스템이나 기타 딥러닝 시스템에서 Probability와 Objectness 라는 것이 있다. 이 두개는 뭘까? Objectness Objectness는 이전에 한번 설명 한 적이 있다. 하지만 간단히 설명 하면, YOLO시스템을 통해 어떤 Bounding box가 검출이 된다. 이 Bounding box는 x, y, w, h, confidence로 구성된다. x, y는 박스의 중앙값이며 w, h는 넓이와 높이 이다. confidence는 박스에 객체가 있는지 없는지에 대한 확률 이다. 따라서, 내가 Objectness(Confidence threshold)를 0.3으로 두면 30% 정확도가 안된다면, 그 박스는 버려지게 된다. 즉, 박스에 객체가 있는지 없는지에 대한 정확도 이다. 무슨 객체 ..