Gaussian YOLOv3: An Accurate and Faster Object Detector Using Localization Uncertainty for Autonomous Driving Jiwoong Choi, Dayoung Chun, Hyun Kim Seoul National University ICCV 2019 포스터 Abstract 자율주행에서는 빠른 추론 속도와 높은 정확도가 굉장히 중요하다. 추론 속도가 늦거나 정확도가 낮을 경우 인명사고로 이어질 수 있기 때문에 자율주행에서는 단순히 정확하기만한 객체 검출을 사용하지 못하고 실시간적으로 높은 성능의 객체 검출을 할 수 있는 검출기가 필요하다. FP(false positive)는 치명적인 사고로 이어질 수 있다. 그러므로, 자율 주행 ..

Real-Time Object Detection 현재 프레임(이미지)에서의 물체(객체)의 Localization(위치)와 class(클래스)를 도출하는 것 이를 실시간으로 객체를 검출하는 것이 목표 정확도 & 속도 2가지의 속성의 trade off가 존재. 따라서 이 두가지의 성능을 동시에 높이는 것이 목표 COCO dataset기준 Real-Time Object Detection 순위 YOLO One-stage detector의 종류 중 하나 Classification과 boudning box regression을 한번에 수행 Classification과 bounding box regression을 따로 수행하는 Two-stage detector보다 정확도는 낮으나, 처리속도와 효율성이 높기 때문에 현..