Paper : https://arxiv.org/pdf/2203.14360.pdf GitHub : https://github.com/noahcao/OC_SORT GitHub - noahcao/OC_SORT: [CVPR2023] The official repo for OC-SORT: Observation-Centric SORT on video Multi-Object Tracking. OC- [CVPR2023] The official repo for OC-SORT: Observation-Centric SORT on video Multi-Object Tracking. OC-SORT is simple, online and robust to occlusion/non-linear motion. - GitHub - n..

Paper : https://arxiv.org/abs//2306.05422 GitHub : https://omnimotion.github.io/ Tracking Everything Everywhere All at Once Tracking Everything Everywhere All at Once omnimotion.github.io Google Research가 연구에 참여한 Tacking Everything Everywhere All at Once 논문은 비디오 프레임 내에 있는 full-length motion trajectory를 추정하는 새로운 방법을 제안하였습니다. 이전 optical flow 또는 particle video tracking 알고리즘 같은 경우 일반적으로 제한된 window 내..

GitHub : https://github.com/xingyizhou/CenterNet GitHub - xingyizhou/CenterNet: Object detection, 3D detection, and pose estimation using center point detection: Object detection, 3D detection, and pose estimation using center point detection: - GitHub - xingyizhou/CenterNet: Object detection, 3D detection, and pose estimation using center point detection: github.com Paper : https://arxiv.org/pd..

Paper : https://arxiv.org/pdf/2207.02696.pdf GitHub : https://github.com/WongKinYiu/yolov7 GitHub - WongKinYiu/yolov7: Implementation of paper - YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time Implementation of paper - YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors - GitHub - WongKinYiu/yolov7: Implementation of paper - YOLOv7..

초창기 Object Detection 분야에서는 하나의 grid cell에 객체를 하나만 검출할 수 있었으며, 더 나아가 여러개의 grid에서 객체를 검출하기 위해 Anchor box라는 개념을 사용하여 객체를 탐지하였습니다. 여기서 Anchor box는 딥러닝 신경망이 검출해야할 object shape에 대한 가정입니다. 하지만 Anchor box는 크기, 종횡비, 개수에 굉장히 민감하다는 단점이 있습니다. 이 Anchor box를 어떻게 설계하느냐에 따라 모델 성능에 영향을 미치게 됩니다. 또한 pre-defined anchor는 모델 일반화 성능을 해치게 되고, anchor box 크기와 다른 ground-truth를 검출하기 어렵다는 단점이 있습니다. 따라서 anchor box를 사용하지 않는 a..

이번에 리뷰할 논문은 바로 FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection 입니다. 이 논문은 2019년에 나왔으며, Anchor box 기반 검출기 만큼의 정확도를 달성하는 Anchor Free 기반 검출기의 baseline이 되는 논문이기 때문에 리뷰하게 되었습니다! (사실 CornerNet이 먼저이긴 하지만, CornerNet은 더 복잡한 post-processing 절차가 필요하다고 하네요!) 기존 객체 검출(Object Detection) 분야에서 대장을 이루었던 YOLO v3를 비롯하여 RetinaNet, SSD, Faster R-CNN 등의 객체 검출기들은 Anchor box를 사용하는데 비해, FCOS는 One-stage Detector이기 때..

커스텀 데이터 세트를 구축하다가 과연 이 문제에 대해서 오픈 데이터 세트를 만드는 사람들은 고민을 안했을까? 당연히 했겠지? 🤯 그럼 논문을 읽어보자 해서 급 읽게 된 논문 The PASCAL Visual Object Classes (VOC) 챌린지에 대한 리뷰입니다. VOC 데이터 세트는 Object Detection 분야에서 주로 사용이 되고 있고, 워낙 나온지 오래된 데이터 세트라서 논문 인용수가 13k 건 정도 되네요. 우선 PASCAL VOC(Visual Object Classes) 챌린지는 object category recognition 및 detection 의 벤치마크로 vision 및 machne learning 커뮤니티에 image 및 annotation의 standard evaluat..

안녕하세요. 오랜만에 논문 리뷰를 해봅니다. 논문 리뷰가 뜸했던 시기에 Facebook 사명이 Meta 로 바뀌었네요. 논문 저자 소속에 Meta AI 가 적혀진 논문은 이제서야 처음 보는 듯 합니다. 😊 나스닥에서는 메타플랫폼스라고 바뀐 것을 바로 확인 했었는데... 이번에 리뷰할 논문은 Meta AI 에서 발표한 "Detecting Twenty-thousand Classes using Image-level Supervision" 라는 논문입니다. Detic 이라고도 합니다. "Detic: A Detector with image classes that can use image-level labels to easily train detectors." Detic 방법은 한마디로 축약하자면 기존 GT lab..

바보같은 질문일 수도 있지만... Object Detector를 개발하다가 문득 궁금한 점이 생겼다. Object Detection 구현들을 살펴보면 scale 값과 max size 값을 제한해두는 경우가 있다. 아래 예시는 FPN pytorch 구현의 res50-lg.yml 파일이며, scale 값은 800으로, max size 값은 1333으로 정해져있다. SCALES: [800] MAX_SIZE: 1333 EXP_DIR: res50-lg TRAIN: HAS_RPN: True IMS_PER_BATCH: 1 BBOX_NORMALIZE_TARGETS_PRECOMPUTED: True RPN_POSITIVE_OVERLAP: 0.7 RPN_BATCHSIZE: 256 PROPOSAL_METHOD: gt BG_T..

mmdetection 모듈 쓰다가 mlvl 의 의미가 궁금해서 알아보았다. class mmdet.core.anchor.MlvlPointGenerator(strides, offset=0.5) multi-level (Mlvl) 이였다.... 주로 2D Points 기반 검출기의 Multi-level(Mlvl) Feature Map 을 위한 point 를 생성할 때 사용하며, Object Detection 분야에서 Anchor Free 스타일의 헤더(Header) 에서 주로 사용된다. def get_points(self, featmap_sizes, dtype, device, flatten=False): """Get points according to feature map sizes. Args: featmap_..

이번 포스팅에서는 객체 검출(Object Detection)의 성능을 어떻게 평가하는지에 대해서 다루고자 한다. 먼저 "정확도"라는 개념은 주로 정답(Ground Truth, 이하 GT)과 모델이 예측한 결과(Prediction) 간의 비교를 통해 이루어진다. 객체 탐지 정확도 평가 지표인 mAP(mean Average Precision) 를 다루기 전에 이미지 분류(Image Classification)에서는 어떻게 정확도 평가를 수행하는지 알아볼 필요가 있다. 이미지 분류는 GT가 이미지의 클래스이기 때문에 이미지가 딱 주어졌을 때 이 이미지가 GT의 클래스와 일치하는지 불일치하는지를 비교하게 된다. 반면 객체 검출에서는 이미지를 분류하는 문제와 달리 여러 객체들이 존재하는 이미지 내에서 객체가 어디..

An Image is Worth 16X16 Words : Transformers for Image Recognition at Scale 위 논문은 자연어 처리(NLP) 분야에서 널리 사용되는 Transformer 개념을 컴퓨터 비전 분야에 적용해본 논문이다. 먼저 자연어 처리 분야에서 Transformer 개념은 어떤 것인지 살펴보는게 좋을 것 같다. NLP 에서의 Transformer 자연어 처리 분야에서는 문장과 같은 연결성이 중요한 시퀀스 데이터에서 RNN 계열의 모델이 많이 사용되는데 이는 직전의 출력 결과를 입력으로 사용하여 재귀적으로 활용하게 된다. 하지만 이는 좀 더 멀리 떨어진 단어 보다는 무조건 가까운 단어가 연관성이 높게 나타난다는 단점이 있다. 이러한 문제를 Long-term Depe..