댓글보니 다들 Yolo 알고리즘 전문가이신 듯한데...초심자들에게는 여전히 장벽이 있는 알고리즘인 것 같습니다. 질문 하나 드려도 될런지요? Yolo 손실함수로 어떻게 학습을 시키는 걸까요? 역전파를 태운다고 해도 어떤 매개변수를 조정하는지 통 알 수가 없네요. 그리고 추론과정에서 class-specific 신뢰도 지수가 산출되는데 이 건 정답과의 비교를 통해서만 계산되는 수치로 보입니다. 이 수치에 기반해서 NMS가 돌아가는 걸로 이해되는데 결국 예측을 하기 위해 정답을 사용한다는 걸로 들리는데 뭔가 모순적인 것 같습니다. 이 2가지를 제대로 설명하는 영상은 없는 것 같습니다.
![[Paper Review] YOLOv3: An Incremental Improvement](http://i.ytimg.com/vi/jqykPH3jbic/mqdefault.jpg)
![[Paper Review] YOLOv3: An Incremental Improvement](/img/tr.png)
![[Paper Review] Feature Pyramid Networks for object detection](/img/n.gif)
말씀이 조곤조곤하셔서 편하게 들었습니다. 발표 구성도 알차서 이해에 많은 도움이 되었습니다. 감사합니다!
친절하고 차근차근 설명해 주셔서 잘 들었습니다. 감사해요.
발표에서 배경지식이 부족한 청자들을 배려한 게 많이 느껴지네요 감사합니다!
배경지식이 부족한 저도 대부분을 이해할 수 있는 좋은 pt였습니다. 감사합니다.
이번에 발표를 맡았는데 논문 영어로만 봐서 이해를 못하다가, 이 동영상보고 많이 이해됐습니다. 감사합니다!!
좋은 영상 감사합니다.
안녕하세요. 꼼꼼한 리뷰 잘 봤습니다.
공부목적으로 사용한다는 약속 하에 혹시 ppt자료 공유부탁드려도 될까요 ?
댓글보니 다들 Yolo 알고리즘 전문가이신 듯한데...초심자들에게는 여전히 장벽이 있는 알고리즘인 것 같습니다.
질문 하나 드려도 될런지요?
Yolo 손실함수로 어떻게 학습을 시키는 걸까요? 역전파를 태운다고 해도 어떤 매개변수를 조정하는지 통 알 수가 없네요.
그리고 추론과정에서 class-specific 신뢰도 지수가 산출되는데 이 건 정답과의 비교를 통해서만 계산되는 수치로 보입니다.
이 수치에 기반해서 NMS가 돌아가는 걸로 이해되는데 결국 예측을 하기 위해 정답을 사용한다는 걸로 들리는데 뭔가 모순적인 것 같습니다.
이 2가지를 제대로 설명하는 영상은 없는 것 같습니다.
강의 잘 들었습니다. 발표자료 링크가 깨져 있던데 혹시 자료를 공유해 주실 수 있으신가요?
고등학생 때 본 논문인데 되게 반갑네
Didn't know japanese but I was able to understand the concept through PPT,
An english version is well appreciated, :) 831
No it is korea