AI 탐구노트

영상에서 감지해야 할 객체의 크기가 아주 작다면 어떻게 할까요? 어차피 영상이 감지 모델의 입력으로 들어가면 모델 내부의 입력 데이터의 크기에 따라 다시 resize 될텐데 대부분 이 값이 영상의 크기보다는 작죠. 그러니, 영상 속에 작은 객체가 있다면 이는 더더욱 감지하기 어려워질 겁니다. 그래서, 입력 영상 이미지를 타일링해서 각각에 대해 감지를 진행하고 결과를 취합하는 방식을 이용하기도 합니다. 이런 접근법을 제시한 것이 SAHI라는 기술인데요... 이에 대해서는 예전 글에서 공유 드린 바가 있습니다.   SAHI : 다양한 스케일 객체를 효과적으로 감지하기 위한 기법다양한 크기의 물체를  효과적으로 감지하기 위해 이미지를 슬라이스로 나누어 처리한 후 합치는 기법 객체감지 모델을 통해 작은 물체를 ..

다양한 크기의 물체를  효과적으로 감지하기 위해 이미지를 슬라이스로 나누어 처리한 후 합치는 기법 객체감지 모델을 통해 작은 물체를 감지하는 것은 주로 항공, 드론, 위성 사진 등에서 찍힌 물체를 감지하는 경우에 많이 활용되며 경우에 따라서는 도로 상의 CCTV에서 원거리에 있는 물체를 판별할 때도 해당됩니다. 극히 작은 물체의 경우, 그 자체로도 감지가 쉽지 않은데 그보다 더 어려운 것은 큰 객체와 극히 작은 객체처럼 한 이미지 상에 다양한 스케일의 객체가 포함되어 있는 경우입니다. 학습할 때 이에 대한 고려가 충분히 되고 많은 데이터가 필요한 경우가 되는 것이죠. SAHI는 이미지에서 작은 물체를 감지하는데 도움이 되는 컴퓨터 비전 모델의 추론 기술입니다. 입력된 이미지에 대해 한번에 객체감지를 수행..