반응형 segmentation6 [딥러닝 with 파이썬] Precision-Recall Curve와 Average Precision 이번에 알아볼 내용은, Object Detection과 Segmentaition에서 평가지표로 활용되는 Average Precision에 대해서 알아보겠습니다. Average Precision은 Precision-Recall Curve의 면적 부분을 의미하는데요. 그렇다면, Precision-Recall Curve에 대해 정리해보고 Average Preicision의 의미는 무엇인지, 그리고 Average Preicision들을 평균한 mAP는 무엇인지 알아보겠습니다. 1. Precision-Recall Curve와 Average Precision 1) Precision-Recall Curve - Precision-Recall Curve는 분류모델의 성능을 평가하는데 사용되는 평가지표 중 하나입니다. T.. 2024. 2. 19. [개념정리]Fully Connected CRFs란? 이번에 다룰 내용은 Fully Connected CRF입니다. 여기서 CRF란, Conditional Random Field의 약자로, 이미지 Segmentation task에도 사용되는 확률적인 모델을 의미합니다. 1. Computer Vision에서 CRF란? - Computer Vision task에서 CRF는, 이미지의 각 픽셀이 특정 클래스에 속할 확률을 계산하여 최종 Segmentaion 결과를 도출하는 것을 말합니다. - CRF는 은 아래와 같은 특징을 가지고 있습니다. a) 그래프 기반의 모델(GNN)로써, Node와 Edge로 구성됩니다. Node는 관측된 변수(예: 이미지 픽셀 등)을 나타내며, 엣지는 노드 간의 상호작용을 나타냅니다. b) 확률적 모델로써, 랜덤 변수들 간의 조건부 확.. 2024. 2. 7. [딥러닝 with 파이썬] (논문 리뷰)SegNet이란? SegNet은 " SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation" 이라는 논문에 2016년에 등장한 모델로, 이미지의 각 픽셀을 특정 클래스에 할당하는 작업인 Semantic Segementation을 수행하기 위해 개발된 딥러닝 아키텍처입니다. 이 모델은, 인코더-디코더(Encoder - Decoder) 구조 / 풀링 인덱스 사용 / 경량화된 네트워크 라는 특징을 갖고 있는 모델로서, 도로를 촬영한 영상 장면을 분할하고 내시경 이미지 분석, 위성 이미지 분석 등 다양한 응용분야에서 좋은 성능을 보여주는 모델입니다 . 1. SegNet이란 1) SegeNet이란 - 해당 논문 발표 이전 기존의 모델들에서는 .. 2023. 11. 1. [딥러닝 with 파이썬] (논문리뷰) FCN이란? Fully Convolutional Network (이미지 분할 / Image Segmentation) [이번 포스팅은, "FCN: Fully Convolutional Networks for Semantic Segemantation" 논문과 아래 블로그들을 참조하여 작성하였습니다] https://velog.io/@kimkj38/%EB%85%BC%EB%AC%B8-%EB%A6%AC%EB%B7%B0-FCN-Fully-Convolutional-Networks-for-Semantic-Segmentation [논문 리뷰] FCN: Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation Convolutional Network의 구조를 end-to-end, pixells-to-pixels 방식으로 학습시켜 semantic segmentation 분야에서 SOTA 달성임의의 사이.. 2023. 10. 31. 이전 1 2 다음 반응형
