yolov41 YOLO v4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection Main Ideas 본 논문에서는 모델의 성능을 개선하기 위한 접근법에 따라 다양한 방법을 조합하여 최고의 성능을 보이는 YOLO v4를 제안한다. New Ideas and Modifications Mosaic Mosaic는 본 논문에서 네 개의 학습이미지를 섞는 독자적은 Data augmentation 방법이다. 이미지를 섞음으로써 객체가 인식되는 일반적인 맥락에서 벗어난 관점을 제공한다. SAT(Self-Adverarial Training) 또 다른 독자적인 Data augmentation 방법으로, forward와 backward 두 번의 stage를 걸쳐 수행되는 Data augmentation 방법이다. 첫 번째 stage에서는 원본 이미지를 변형시켜, 이미지 내에 객체가 없는 것처럼 보이는 a.. 2024. 1. 24. 이전 1 다음
