Yolo v4 - 왜 어메이징한 네트워크인가

Yolo v4 가 나왔더군요.

그런데 정작 darknet 사이트에 가보면 휑 합니다.

https://pjreddie.com/darknet/

 

예전의 Yolo V3에 대하여 마음껏 자랑하던 그 분위기는 다 어디가고 심지어 V4 가 나왔다는 언급도 보이지를 않는데..

무슨일일까요?

움.. Yolo V4 는 조셉 레드몬이 아닌 다른 분들이 개발한 (하지만) 어메이징한 네트워크이군요.

그래서 저자가 다르니 github 조차도 (당연히) 다릅니다.

 

V1~3 : https://github.com/pjreddie/darknet

 

V4 : https://github.com/AlexeyAB/darknet

 

원작자는 자기 기술이 군사 기술에 사용되는게 싫으시다고 업계에서 손절하셨답니다...

일단 논문을 보는 것도 좋아요.

https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf

 

논문에 보면 일단 성능에 대해 나와있고요..

여러가지 방법론들을 아키텍쳐와 트레이닝에서 테스트해본 끝에 결론 부에서 V4 에서 사용한 전체 구조에 대하여 정리가 되어 있습니다.

그리고 탁월한 정확도와 속도를 자랑하면서 완결.

 

 

분석의 경우 아래의 유툽을 캡쳐해서 작성했습니다.

https://www.youtube.com/watch?v=_JzOFWx1vZg

이 유툽에서는 이런것들을 매우 빠르게 설명해줍니다... 만 어쨌든 결론은 Yolo V4 좋다 짱 좋다.

왜냐하면 object detector 가 이러한 아키텍쳐로 구성되어 있는데...

Yolo V4는 정말 좋은것만 모아모아 테스트해서 나온 결과를 보고 선정해서 만든...그런 느낌이거든요..

이 장면을 보고 저는 요 앞에 ResNet 과 EfficientNet 포스트를 작성했던 겁니다.. -> 여기 랑 여기

하긴 그런데 결론은 CSPDarknet53 이군요.. 

그리고 트레이닝에서는 Bag of Freesbies 라는 기술을 사용하는데..

이것도 그래서 바로 앞앞 포스트에 작성을 했죠. --> 여기

 

그리고 딥러닝 정확도의 만병 통치약이라는 Data Augmentation 도 야무지게 하셨구요.. 

이 이후 부터는 공부 좀 더해서 설명 추가하겠습니다.. 역시 딥러닝은 트랜드 따라가기도 하드워킹인듯..

BN 은 바로 다음 포스트로 작성할 예정입니다. 네 배치 노멀라이제이션 이요.

 

그리고 Bag of Special 도요..

사용한 하이퍼파라미터 정리입니다.

참 테스트를 많이 했구나.. 싶어서 부러웠던 기분..

그럼 저는 어떻게든 이 매력쟁이를 따라가보기라도 해보겠습니다.