안녕하세요. Yolo 아키텍쳐에대한 질문이있습니다.

Question

안녕하세요 Yolo 논문 관련하여 여러가지를 찾아보고 있던 도중에 추출된 Feature 를 이용하여 최종적으로 Class Confidence값과, Bounding Box(Anchor)의 위치를 예측하는 방법에대한 의문이 생겨 질문좀 드리려고합니다. 학습시에는 이미지와, 라벨링데이터를 제공해주어 그 데이터를 기반으로 학습을 시킨다라고 알고있는데요 학습을 시켜서 나온 해당 가중치 파일과 cfg 파일을 이용하여 Inference를 할 때 Yolo에서는 backbone layer에서 넘어온 데이터를 분석하여 각그리드별로 N개의 Anchor가 각각 자신의 내부에 Object가 있을 확률을 예측한다고 하였는데요. 이 과정이 어떻게 동작하는건지에대한 자세한 설명이없고. 이해가 안되어서 머리가 아픈상태입니다. - 학습된 가중치가 추론시에 어떤용도로 사용되는 것 인지, - 무엇을 근거로 해당 anchor 에 오브젝트가 있을지에대한 확률과, 그것이 어떤 클래스인지 점수를 부여하는지 설명해주시면 감사드리겠습니다! 좋은하루되세요

안녕하세요. Yolo 아키텍쳐에대한 질문이있습니다.

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