표제지
목차
ABSTRACT 8
요약 9
Chapter 1. 서론 10
Chapter 2. 관련 연구 14
2.1. 객체 탐지 14
2.2. 바운딩 박스의 표현 방식 15
2.3. 바운딩 박스에 대한 회귀 손실 함수 16
Chapter 3. 문제 분석 18
3.1. 기존 회귀 손실 함수 분석 18
3.2. PIoU Loss: 둘레 기반 IoU 회귀 손실 함수 20
3.3. 모의실험 분석 22
Chapter 4. 실험 26
4.1. 실험 설정 26
4.2. 실험 결과 28
Chapter 5. 결론 32
Bibliography 33
이력서 39
TABLE 4.1. SSD와 YOLO v3 실험 결과 28
TABLE 4.2. FCOS 실험 결과 29
FIGURE 1.1. 예측 박스와 타깃 박스가 겹치는 정도에 따른 손실 함수 변화. 11
FIGURE 2.1. GIoU, DIoU, PIoU Loss의 개념도 16
FIGURE 3.1. 페널티 항의 세가지 예시. 19
FIGURE 3.2. PIoU Loss 페널티 항의 시각적 예시. 20
FIGURE 3.3. 회귀 손실 함수의 모의실험. 23
FIGURE 3.4. 모의 실험을 통한 IoU에 따른 그레디언트 평균. 24
FIGURE 4.1. CIoU Loss(상), PIoU Loss(하)로 학습한 FCOS의 객체 탐지 예시. 31