[YOLO v3] An Imcremental Improvement
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Paper Review
YOLO v3YOLO v3는 기존의 YOLO에서 최신 기법들을 적용하여 성능을 개선한 모델입니다. 세부적으로, Loss 측정 방법, Feature 추출 방법 등에서의 차이를 중점적으로 다룹니다. YOLO v3는 IoU threshold 50%를 기준으로 측정했을 때 기존 SOTA들보다 성능이 우수하고 작은 객체에 대한 성능이 개선되었습니다. 하지만, 높은 IoU와 큰 물체에서 성능이 떨어지는 한계를 가지기도 합니다. YOLO와 YOLO v3의 차이Bounding Box PredictionYOLO v2에서는 예측한 bounding box \(t\)값 \(t_x, t_y, t_w, t_h\)를 구하고, 적절한 수식을 통해 \(b\)값 \(b_x, b_y, b_w, b_h\)으로 변경한 후 L2 Loss를 통..