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이번 대회의 평가 지표는 mAP였다. 점수에 집착할 것이라면 어떤 점수에 집착하는지라도 알고 해야하지 않을까 싶어서 정리한다. Confusion Matrix Confusion Matrix는 머신러닝에서도 쓰이고, 여러 자격증을 준비하면서도 항상 나왔던 단골 손님이다. 하지만 한 번 공부를 할때마다 까먹기도 하고 늘 기억이 잘 안난다. TP : 예측 값이 True이면서 실제 값 역시 True인 경우 (True Positive) FP : 예측 값이 True이면서 실제 값은 False인 경우 (False Positive) TN : 예측 값이 False이면서 실제 값 역시 False인 경우 (True Negative) FN : 예측 값이 False이면서 실제 값은 True인 경우 (False Negative) ..

지난 포스팅 Object Detection에서 다뤘던 내용이지만, Faster R-CNN은 추가로 과제도 있고 2 - stage detector에서 끝이라고 할 수 있는 모델이기에 보다 더 자세히 다루고 넘어가기로 했다. 그 전 모델인 R-CNN, Fast R-CNN의 한계에 대해 간단히 짚고 넘어가자. 다음과 같이 Faster R-CNN모델은 비로소 End-to end 모델이며, RPN을 따로 neck으로 사용하는 모델임을 알 수 있다. 위 그림은 Faster R-CNN의 전반적인 구조로, 이미지를 CNN에 넣어 이 연산을 한 번만 사용 후, feature map을 추출하는 과정은 Fast R-CNN과 같다. 하지만 Region proposal 단계에서 기존의 selective search 대신 Reg..