인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하십니까,

1. 이렇게 되면 최종 학습을 마친 이상적인 예측 바운딩 박스는 G.T와 가장 가까운 Positive Anchor box의 위치와 동일하게 되는것이 맞는지 궁금합니다.
   가장 이상적인 답은 g.t의 위치를 따라가야 하는게 아닐까 하는 의문이 들어 질문 남깁니다.

=> GT와 가장 가까운 Positive anchor box의 위치와 동일하게 하는 것이 목표는 아닙니다. 학습을 하게 되면 GT와 Positive anchor box의 차이와 예측 바운딩 박스와 Positive anchor box와의 차이가 적게 발생하도록 학습하는 게 목표입니다.

얼핏 말씀하신 부분과 비슷하지만, 차이가 있습니다. 위에서 언급드린 방식으로 학습이 된 Object Detection 모델이 예측하는 바운딩 박스는 해당 object가 있는 positive anchor box의 중심좌표와 이 중심 좌표에서 얼마나 떨어져 있는지를 예측하는 방식으로 결정이 됩니다.

가장 이상적인 예측은 GT를 따라가는게 맞지만, Object Detection은 바로 GT를 예측하기가 매우 어렵습니다. 그래서 과거 부터 Selective search를 통해서 object가 있을 만한 위치를 먼저 탐색하거나 anchor box로 미리 정해진 구획을 기반으로 얼마나 object가 떨어져 있는지 학습하고 예측하는 방식을 적용해 왔습니다.

감사합니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 배진영님께서 질문하신 G.T(Ground Truth)와 Positive Anchor Box 간의 관계 및 학습 원리에 대해 설명드리겠습니다.

딥러닝을 활용한 객체 탐지 모델, 특히 Faster R-CNN 같은 모델에서는 Positive Anchor Box와 Ground Truth Box의 차이를 기반으로 Bounding Box Regression을 수행합니다. 이는 예측된 Bounding Box가 Ground Truth와 최대한 가까워지도록 하기 위한 학습 과정입니다.

핵심 요점 정리:

1. Positive Anchor Box: 학습 과정에서 Ground Truth와 어느 정도 일치하는(즉, IOU(Intersection Over Union) 임계값을 넘는) Anchor Box를 ‘Positive’로 간주합니다. 이는 정확한 예측을 위한 기준점 역할을 합니다.

2. Bounding Box Regression: Positive Anchor Box를 기준으로, 예측한 Bounding Box가 실제 객체(Ground Truth)에 가까워지도록 학습합니다. 이는 회귀 과정을 통해 모델이 지속적으로 예측 값을 보정하는 과정입니다.

3. 학습 목표: 최종적인 학습의 목표는 예측 Bounding Box가 Ground Truth에 가까워지도록 하는 것이지, Positive Anchor Box와 동일하게 만드는 것이 아닙니다. Positive Anchor Box는 단지 중간 과정에서 참조하는 기준일 뿐이고, 최종적으로 Ground Truth에 근접한 예측을 하기 위한 수단입니다.

이와 관련하여 유사한 질문들이 몇 가지 있습니다. 자세한 논의나 추가 학습 자료가 필요하시다면, 아래의 링크를 참조하시면 유용할 것입니다:

1. Ground True Box 와 Positive Anchor Box 관련 질문입니다.
   
2. Anchor Box의 IOU값 관련 및 여러 질문
   
3. 안녕하세요. Anchor Box Ground Truth Box관련 질문드립니다.
   

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.