YOLO & 평가지표 강좌(YouTube, Blog, etc.) 모음

[객체 탐지 Object Detection - YOLO의 모든것 / 포트홀 탐지, 연기 탐지, 안전모 탐지, 주차공간 탐지]

https://www.youtube.com/watch?v=fdWx3QV5n44 

 

 

[YOLO v5 커스텀 학습 튜토리얼 강좌]

• 커스텀 데이터를 사용해서 YOLO v5 모델을 학습
• 구글 코랩을 이용
• 강의자 : 빵형의 개발도상국

 

• 강좌사이트 : https://www.youtube.com/watch?v=T0DO1C8uYP8 

 

 

 

[객체 탐지 Object Detection - YOLO]

• 강의자 : 이수안컴퓨터연구소 [Good site] : 유투브 강의 전체 들어두면 좋음
• 컴퓨터 비전 Computer Vision
• 객체 탐지 Object Detection - YOLO
• Bounding Box, IoU(Intersection over Union), NMS(Non-Maximum Suppression), VOC, COCO

 

• 강좌사이트 : https://www.youtube.com/watch?v=5ev0MMBzY3E

 

 

[평가지표 이해 및 예시]

• 사이트 : https://www.waytoliah.com/1491

(1) IoU(Intersection over Union)

(2) Precision & Recall

 

(3) Accuracy(정확도)

Accuracy는 전체 샘플의 개수들 중에서 얼마나 나의 알고리즘이 정답이라고 예측한 샘플이 포함되었는지의 비율을 의미한다. 예를 들어서, 내 알고리즘이 90% 정확하다면, 100개의 샘플들 중에서 90개만 정확하게 분류 하는 것이다. 

 

(4) P-R Curve(Precision-Recall Curve)

오브젝트가 특정 클래스일 확률 스코어를 조정하면서 얻는 Recall 값의 변화에 따른 Precision을 나타낸 곡선

정리 중 ...

 

(5) AP@(Average Precision)

11 포인트 인터폴레이션(보간법)

모든 포인트 인터폴레이션(보간법)

 

(6) mAP(mean Average Precision)

• 모든 포인트 인터폴레이션(보간법)의 평균
• mAP_0.5:  IoU값이 0.5 이상이면 TP(옳게 검출) , 0,5 미만이면 FP(잘못 검출) 라고 판단
• mAP_0.5:0.95:  0.50부터 0.95 까지 step이 (0.05)일 때, 각 thresholds(임계값 (0.50, 0.55, 0.60, 0.65, 0.70, 0.75, 0.80, 0.85, 0.90, 0.95))에 대해 AP 의 mean(평균)을 구한것

 

(7) F1 Score

 

 

 

 

 

 

 

[알아둘 상식 퀴즈]
이것은 국제형사기구의 전신약호(전보를 발신할 때에 특수한 취급을 지정하기 위하여 전보용지에 쓰는 약호)로 동 기구의 호칭인데요. 국제적인 형사경찰의 협력기관으로서 국제 범죄의 신속한 해결과 각국 경찰기관의 발전을 도모하기 위한 기술협력을 목적으로 하는 이 기구는 무엇일까요? 영문명 전체를 말하세요.

 

[주관식]
                                            
댓글에 올려 놓고 있습니다.  
감사합니다.~~ (--)(__)