yolov3

 

YOLOv3는 You Only Look Once (YOLO)의 세 번째 버전으로, 객체 검출에 사용되는 딥러닝 모델입니다. YOLOv3는 다양한 크기와 종류의 객체를 빠르고 정확하게 검출할 수 있으며, 현재까지 최고 성능을 보이는 객체 검출 모델 중 하나입니다.

YOLOv3의 아키텍처는 크게 세 부분으로 나눌 수 있습니다.

1. Backbone Network :YOLOv3는 Darknet-53이라는 이름의 Backbone Network를 사용합니다. 이는 53개의 Convolutional Layer로 이루어져 있으며, 각각의 레이어에서 이미지를 점점 더 추상화된 Feature Map으로 변환합니다. 이러한 Backbone Network를 사용함으로써 YOLOv3는 다양한 크기와 종류의 객체를 검출할 수 있습니다.
2. Feature Pyramid Network (FPN): FPN은 이미지 내의 다양한 크기의 객체를 검출하기 위한 기법입니다. 이는 Backbone Network에서 생성된 Feature Map을 사용하여, 다양한 스케일의 Feature Map을 생성하고 이를 결합함으로써 다양한 크기의 객체를 검출할 수 있습니다.
3. Detection Head: Detection Head는 객체를 검출하기 위한 네트워크입니다. 이는 FPN에서 생성된 Feature Map을 입력으로 받아, 다수의 Detection Layer를 통해 객체를 검출합니다. 이때, YOLOv3는 Anchor Box를 사용하여 객체의 위치와 크기를 예측합니다. 또한, YOLOv3는 각 클래스에 대한 확률을 예측하는 네트워크도 포함하고 있습니다.

YOLOv3는 다른 객체 검출 모델들과는 달리, 객체 검출을 단 한 번의 Forward Propagation으로 수행할 수 있습니다. 이는 YOLOv3가 매우 빠르게 객체 검출을 수행할 수 있도록 만드는 중요한 특징 중 하나입니다.

 

YoloV3는 Object Detection 모델 중 하나로, 이미지에서 다양한 객체의 위치와 클래스를 식별하는 데 사용됩니다. 이 모델은 크게 Darknet-53 백본 신경망과 YOLO 모델로 구성됩니다.

Darknet-53은 ResNet과 비슷한 구조를 가진 백본 신경망으로, 53개의 convolutional layer와 4개의 max pooling layer로 구성됩니다. 이 백본 신경망은 입력 이미지의 특징을 추출하는 역할을 합니다.

YOLO 모델은 Darknet-53의 출력을 입력으로 받아 다양한 크기의 feature map을 생성하는데, 이 feature map은 anchor box를 이용하여 객체의 위치와 클래스를 식별하는 데 사용됩니다. YOLO 모델은 크게 3개의 output layer로 구성되며, 각각은 다른 크기의 feature map을 생성합니다. 각 output layer에서는 anchor box를 이용하여 해당 feature map에서 객체의 위치와 클래스를 예측합니다.

전체적으로 YOLOv3는 크기가 다른 feature map을 이용하여 다양한 크기의 객체를 식별하며, anchor box를 이용하여 객체의 위치와 클래스를 예측합니다. 이를 통해 빠르게 객체를 검출하고 분류할 수 있습니다.