이번에는 ISRPS 2022에 발표된 논문인 A Normalized Gaussian Wasserstein Distance for Tiny Object Detection를 읽고, 이전과 다르게 세세한 리뷰 보다는, 새롭게 제시된 개념 위주로 간략하게 훑어보고자 합니다. Index 1. Background 1.1. Problem about tiny object detection 1.2. 다양한 IoU의 종류 2. Method 2.1. Wasserstein Distance 2.2. Gaussian Wassertein Distance 2.3. Normalized Gaussian Wassertein Distance 3. Experiment 1. Background 1.1. Problem about tiny obj..

0. 들어가기에 앞서 본 게시글은 다양한 IoU에 대해 쉽게 이해할 수 있도록 최대한 간략하게 작성한 글입니다. 더욱 자세한 내용을 알고싶다면, 아래의 참고 링크 부분의 링크를 참고 바랍니다. 1. Vanilla IoU Intersection of Union 1. 개념 줄여서 IoU라 하며, 영상에서 Ground Truth에 해당하는 bounding box와 model이 예측한 bounding box의 겹치는 정도를 계산한 값 즉, 예측한 결과가 얼마나 정답과 일치하는지를 나타냄 2. 계산 방법 alstn59v.tistory.com 2. Generalized IoU GT box와 bounding box를 모두 포함하는 최소 크기의 박스를 이용하는 방식 GT와의 overlap을 위해 box의 영역이 넓어지..

1. 개념 줄여서 IoU라 하며, 영상에서 Ground Truth에 해당하는 bounding box와 model이 예측한 bounding box의 겹치는 정도를 계산한 값 즉, 예측한 결과가 얼마나 정답과 일치하는지를 나타냄 2. 계산 방법

처음 해보는 티스토리 블로그 포스팅이라 레이아웃이 많이 어색할 수 있지만, 내용만큼은 열정을 다해서 써봅니다. 아직은 졸업 직전인 학부생이지만, 3월부터 Lab에 출근을 해서 기초지식을 공부하다가 지금에서야 처음으로 Object Detection에 관련된 hot한 논문을 첫 논문으로 읽고, 리뷰해보고자 합니다. 목차 1. 배경 지식 1.1. Object Detection 1.2. IoU 1.3. NMS 1.4. Classification Evaluation Metrics 1.5. mAP 2. Abstract 3. Introduction 3.1. YOLO 3.2. Overview 4. Unified Detection 4.1. Object Detection Process 4.2. Network Design ..