Object Detection 썸네일형 리스트형 Object Detection result metric AP(Average Precision) 아래의 결과는 YOLOv5의 Pretrained된 모델을 이용해서 transfer learning 시킨 후 validation한 결과이다. 여기에서 당신은 어떤 정보를 얻을 수 있는가? Object detection 결과를 읽어낼 수 있는 핵심 요소인 AP에 대해서 정리해 보자. 간단히 정리하자면 Average Precision은 0에서 1사이의 recall value에 대한 average precision(평균 정밀도)를 의미한다. * 결과 해석 1. Class = Object class 2. Images = No. of images for validation 3. Instances = No. of class in validation dataset images 4. P = Precision 5. R =.. 더보기 [Label Studio] Labeling progrom for YOLO YOLOv5를 이용해서 Object detection을 진행해 볼 예정이다. 사용해 보니 사용법이 심플하고, 여러가지 목적(Object detection, segmentation, classification...)에 대한 지원 뿐만 아니라, export 형식도 다양하게 제공되고 있어 쓸만한 프로그램이라는게 내 생각이다. 학습을 위한 이미지 데이터가 필요하고, 이미지 데이터에 대한 labeling data가 필요하다. Image classfication의 경우는 단순한 class name label이면 족하겠지만, Object detection은 detection object의 이미지 내 위치에 대한 label이 필요하다. YOLO는 하기의 형식을 따른다. YOLO 형식의 label format으로 데이터.. 더보기 이전 1 다음