[부스트캠프 AI Tech]WEEK 09_DAY 39

🌿 개별학습

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[1] Object Detection Overview

1. Object Detection

1) Task

- Classification : 이미지가 무엇인지 예측하는 태스크

- Object Detection : 이미지 속 객체를 식별하는 태스크

- Semantic Segmentation : 이미지 속 객체의 영역을 구분하는 태스크(같은 클래스 내에서 구분 X)

- Instance Segmentation : 이미지 속 객체의 영역과 객체를 구분하는 태스크(같은 클래스 내에서 구분O)

2) History

3) Evaluation

- 성능 : mAP(mean Average Precision)

- 속도 : FPS, Flops

4) Libarary

- MMDetection : pytorch 기반 object detection 오픈 소스

- Detectron2 : 페이스북 AI 리서치의 라이브러리. pytorch 기반의 object detection과 segmentation의 알고리즘 제공

- YOLOv5 : coco 데이터셋으로 사전 학습된 모델로 수천 시간의 연구와 개발에 걸쳐 발전된 모델

- EfficientDet : Google Research&Brain에서 연구한 모델로 EfficientNet을 응용해 만든 모델

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🌿 오늘의 회고

WEEK 09부터는 새로운 조와 함께 시작! 오전 타운홀 미팅 때에는 처음 부캠 시작했을 때처럼 설렘 가득한 마음으로 참석했다! 앞으로 어떻게 일정이 진행되는지에 대한 간단한 설명과 level 2에서 진행하는 대회와 관련된 이야기를 해주셨다. 수요일에는 우.팀.소가 준비되어 있는데 새로운 팀과 함께하는 우팀소라서 기대가 많이 된다! 최종 프로젝트에 대한 주제도 정해야 하는지라 이전 기수들은 어떻게 했는지 찾아보고 노션에 괜찮은 컨퍼런스들을 정리해보았다. 강의는 하나 밖에 못 들었지만ㅠㅠ 피어세션 때에는 간단한 자기소개와 우팀소 발표자료 준비! 그리고 깃허브 레퍼지토리에 각자 들어오고, aistage 서버 만들고 팀 합류까지 완료! 다시 대회가 시작된다니 걱정반 기대반이다. 이번 object detection도 파이팅..!!