JSP's Deep learning

1. 요약 YOLOv3는 Residual 기법이 적용된 DarkNet-53 구조를 사용하였다. 클래스 분류에 Logistic classifiers를 사용하였다. K-means 클러스터링을 통해서 Bounding box priors을 구성했다. (Bounding box priors에 대해서는 뒤에서 설명한다) 3-scales feature map을 사용하여 feature을 추출한다. YOLOv3는 YOLOv2와 비교했을 때, 작은 객체에 대한 탐지 성능이 향상되었다. 2. 용어정리 1) Linear activation f(x) = cx의 식을 가지는 선형 활성화 함수 다중 출력이 가능하다. 미분 값이 상수이기 때문에 오차역전파를 통한 학습이 불가능하다는 특징이 존재한다. 2) Upsampling Decon..