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딥러닝 기반 트럭 인식 알고리즘 · Yolo v3

Letter Box Image 생성


원본 이미지		Letter Box 적용

원본 이미지의 Image 왜곡 현상 제거를 위한 Letter Box 활용
Input 이미지와 네트워크 비율이 다를 시 Empty Pixel을 생성하여 이미지를 새로 생성
EX : Input Image (4 : 3 or 16 : 9) → Letter Box → Network (608 : 608)

Grid 분할

여러 격자 (Grid)로 Image를 분할 (S X S)
각 Cell은 각각의 size와 중앙점을 갖음
Anchor Box : anchor[ ] = {10, 10첫 번째 Anchor의 넓이, 높이, 10, 20두 번째 Anchor의 넓이, 높이}

𝑃_𝑜=해당 Cell의 Objectness (물체 존재 확률)
X, Y는 해당 cell의 원점 좌표를 뜻함
𝑏_𝑤,𝑏_ℎ=해당 cell에 있는 Anchor Box의 w, h 값
모든 값은 오차 최소를 위해 0~1 사이의 값으로 Normalize 됨

Convolution으로 Network 구성 → Image net classification으로 고정
Convolution layer는 고정한 후 안정적 결과 획득을 위해 뒷 단의 Layer만 Object Detection에 맞게 학습

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