Object Detection
객체 탐지
Object Detection은 이미지 안에 무엇이 있는지뿐 아니라 어디에 있는지까지 예측합니다. 보통 class score와 bounding box를 함께 출력합니다.
WHY SHOULD I KNOW THIS?
왜 알아야 하나?
Vision 모델이 픽셀에서 의미 있는 표현을 만드는 과정을 단계적으로 이해하기 위해 필요합니다.
WHERE IS IT USED?
어디에 사용되나?
Vision 모델CNN/ViT이미지 검색객체 인식
09.09 CONCEPT VIEW
Class prediction
이 Topic은 이후 실제 계산/시각화 학습 시뮬레이션으로 확장됩니다.
DETECTION / IoU
IoU = Intersection / Union
0.598
예측 Box를 움직이며 겹침 정도가 어떻게 평가되는지 확인하세요.
0.598
예측 Box를 움직이며 겹침 정도가 어떻게 평가되는지 확인하세요.
INTERACTIVE CONCEPT LABVISION PIPELINE
CURRENT STAGE1 / 6 · Pixels
Class prediction
노드를 클릭하거나 PLAY FLOW를 눌러 정보가 어떻게 이동하는지 단계별로 확인하세요. 슬라이더는 시각적 영향도를 조절합니다.
이 Topic에서 알아야 할 핵심
✓Class prediction
✓Bounding box
✓Confidence
✓NMS
이해 확인 질문
Q1Classification과 Detection의 출력 차이는?
Q2한 객체에 여러 box가 생기면 어떻게 정리하는가?
CATEGORY
COMPUTER VISION이미지가 텐서에서 특징으로 변환되고 분류·탐지·분할되는 흐름을 이해합니다.
CURRENT PATH
09.09 Object Detection이 Topic의 위치와 앞뒤 순서를 항상 Curriculum 기준으로 유지합니다.