[용어 정리]object detection 공부하면서 모르는 용어

• tensor: 데이터의 배열. yolo 논문 설명 중 'prediction tensor'라는 용어로 접함. 그럼 yolo에서 말하는 'S x S x (B*5 + C) 차원의 prediction tensor'는 S x S x (B*5 + C) 차원의 예측된 데이터 배열이라는 뜻이 됨.
• 1-stage detector 과 2-stage detector: 각각 localization과 classification을 동시에 수행하는 방법, localization과 classification을 차례로 수행하는 방법임. YOLO 계열이나 SSD 계열이 전자에, R-CNN 계열이 후자에 해당
• anchor: 검출 객체 bounding box의 w, h의 초기값. YOLO는 anchor 기반 모델이며 앵커박스의 크기를 조정해가면서 추론함. YOLO 논문에서 bounding box가 이 anchor box라고 알면 됨.
  
• backbone: https://blog.naver.com/keeping816/221681396990 참고 - ResNet, Xception, MobileNet 등의 모델에서 사용되는 용어인듯

느낀점

2월쯤부터 1달동안 딥러닝을 공부했는데 용어, 개념을 많이 잊어버렸다. 내가 한번 공부한걸 평생 기억할 수 없는데..ㅠ.ㅠ 왜 정리해두지 않았을까 하는 생각이 든다. 방학에 퍼셉트론부터 시작해서 제대로 정리해가며 다시 공부해야 겠다. 처음 공부할때도 블로그를 썼어야했는데..!