인프런 커뮤니티 질문&답변

교수님 안녕하세요. 양질의 수업을 제공해주신 덕분에 열심히 공부를 하고 있습니다.

다름이 아니라 selectivesearch() 함수의 반환 값 중 하나인 size와 selectivesearch() 함수의 파라미터 min_size의 차이점에 대해 여쭙고 싶습니다.

제가 이해한 바로는 size는 bounding box 내에 존재하는 object들의 크기이며, min_size는 region proposal 시에 영역 내의 object의 최소값이라는 것입니다.

따라서 a. 후보 bounding box들 중에서 object의 크기가 10000이 넘는 것들을 골라내는 방식과 b. 애초에 object의 크기가 10000이 넘는 bounding box만을 후보로 하는 방식의 결과값이 동일할 것이라고 생각했고, 아래의 두 코드의 결과값이 동일하게 나올 것이라고 판단했습니다.

• a 방식

  _, regions = selectivesearch.selective_search(img_rgb, scale=100, min_size=2000)
  cand_rects = [cand['rect'] for cand in regions if cand['size'] > 100000]
  
  red_rgb = (255, 0, 0)
  img_rgb_copy = img_rgb.copy()
  for rect in cand_rects:
      
      left = rect[0]
      top = rect[1]
      right = left + rect[2]
      bottom = top + rect[3]
      
      img_rgb_copy = cv2.rectangle(img_rgb_copy, (left, top), (right, bottom), color=red_rgb, thickness=2)
  
  plt.figure(figsize=(7, 7))
  plt.imshow(img_rgb_copy)
  plt.show()

• b 방식

  _, regions = selectivesearch.selective_search(img_rgb, scale=100, min_size=10000)
  cand_rects = [cand['rect'] for cand in regions]
  
  red_rgb = (255, 0, 0)
  img_rgb_copy = img_rgb.copy()
  for rect in cand_rects:
      
      left = rect[0]
      top = rect[1]
      right = left + rect[2]
      bottom = top + rect[3]
      
      img_rgb_copy = cv2.rectangle(img_rgb_copy, (left, top), (right, bottom), color=red_rgb, thickness=2)
  
  plt.figure(figsize=(7, 7))
  plt.imshow(img_rgb_copy)
  plt.show()

그러나 결과는 다음과 같이 서로 다른 결과 값을 보였습니다.

• a 방식

  

• b 방식

  

제가 어떤 부분을 잘못 이해한건지, 혹은 어떠한 부분을 놓친건지 여쭙고 싶습니다. 감사합니다 :)