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• 정밀 이벤트 찾기: E2E-Spot, T-DEED, AdaSpot — 「몇 번째 프레임」 을 맞히도록 학습시키는 법과 mAP@δ

  바운드와 타구처럼 한 프레임에 일어나는 사건을 영상에서 찾는 정밀 이벤트 찾기(PES)를 설명합니다. 이벤트 프레임이 전체의 3% 도 안 되는 문제를 프레임마다의 (K+1)종 분류로 만들고 배경을 가볍게 다루는 손실, 클립 단위로 끝까지 학습하는 E2E-Spot, 정확한 프레임까지의 거리를 따로 회귀하는 T-DEED, 저해상도 전체 화면에서 중요한 곳만 고해상도로 다시 보는 AdaSpot 을

  2026-10-17 · 15 분 읽기 #비전 모델#이벤트 스포팅#E2E-Spot#T-DEED#AdaSpot

• 물체 검출 2: 한 단계 YOLO 계열과 실시간성, 그리고 라이선스

  후보를 뽑지 않고 그림을 격자로 나눠 한 번에 상자를 내는 한 단계 검출기를 봅니다. YOLO v1 의 7×7×30 출력과 「중심이 떨어진 칸이 책임진다」는 규칙, SSD 와 YOLOv2·v3 의 앵커와 다중 해상도, 앵커를 버린 YOLOX, NMS 까지 버린 YOLOv10 으로 이어지는 흐름을 논문 수치와 조건으로 정리합니다. 검출 논문의 AP 를 손으로 계산해 보면 같은 검출이라도 점수

  2026-10-17 · 14 분 읽기 #비전 모델#물체 검출#YOLO#SSD#실시간