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RPN 질문
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안녕하세요 선생님. 질문이있습니다.
1. 결국에는 Anchorbox 중에서 가장 확률이 높은 anchorbox의 x, y 좌표를 loss 기반으로 학습시키는걸로 이해를 했는데 맞나요?
2. 그러면 그렇게 수정된 anchorbox는 변한채로 남아서 다음학습 때 수정된 anchorbox 좌표가 또 학습되고 이런식인가요?
Answer 2
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안녕하십니까,
네, 상세한 부분이 빠져 있지만, 대략적으로는 1, 2 번 다 맞습니다. 아래 AI 인턴 답변도 참조해 보시면 좋을 것 같습니다.
감사합니다.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. Alex님.
RPN 관련 질문에 대해 설명드리겠습니다.
Anchor Box 학습: Anchor box는 RPN에서 오브젝트를 검출하기 위한 기본적인 프레임워크로 사용됩니다. RPN은 각 anchor box마다 오브젝트가 있는지 여부를 판단하고, 그 위치를 조정하기 위해 변환 파라미터(t_x, t_y, t_w, t_h)를 사용하여 학습합니다. 이 때, GT(ground truth)와의 IoU(Intersection over Union)가 높은 anchor box를 바탕으로 학습을 진행하게 됩니다. 따라서, 가장 확률이 높은 anchor box의 좌표와 크기가 조정됩니다.
Anchor Box의 갱신: 수정된 anchor box의 좌표는 학습이 진행됨에 따라 변경됩니다. 즉, 새로운 데이터가 입력될 때마다 수정된 anchor box가 다시 학습에 사용되며, 이로 인해 예측 품질이 점차 향상됩니다. 즉, RPN은 anchor box의 위치를 지속적으로 조정하여 예측 정확성을 높여 나가는 방식으로 작동합니다.
이와 관련된 더 구체적인 설명이나 추가적인 토론이 필요하실 경우, 아래 유사한 질문 링크들을 참고하실 수 있습니다:
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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인프런 AI 인턴 최고!