YOLO v2 (2017)

#YOLOV2 #ObjectDetection >> 기존 yolo에서는 예측하는 박스는 어떠한 형태일 것이다라는 사전 정보없이 그냥 박스를 예측하였고, 박스의 크기나 위치가 중구난방이 될 우려가 있었습니다. 그렇기 때문에, 앵커 박스를 설정하였습니다. 그리고 yolo에서 cnn을 통과한 마지막 레이어의 피쳐맵만 사용하여 작은 물체에 대한 정보가 사라지기 때문에 상위 레이어의 피쳐맵을 하위 피쳐맵에 합쳐주는 passthrough layer를 도입하였습니다. 또한 dropout layer를 제거하고 batch normalization을 추가하였고, 높은 해상도의 백본 네트워크를 사용하였습니다. 학습시 10배치시마다 입력 이미지의 해상도를 바꿔주며 학습을 진행합니다. >>..........

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