[Object Detection] YoLo_v1

YoLo는 가장 많이 사용되는 One-Stage 알고리즘으로 많은 사람들에게서 사랑받고있다. R-CNN 계열의 Two-Stage 알고리즘과 달리 분류(Classification)와 좌표추정(Regressor)를 한번에 처리하기 때문에 매우 빠른 속도를 보장한다. You Only Look Once(YoLo)라는 이름은 이미지를 한번에 모든 추론과정을 수행하기 때문에 부여했다고 한다. Concept YoLo를 이해하기 위해서는 전체적인 구조를 살펴보아야 한다. 입력 이미지를 448x448로 resize하고 CNN 신경망을 거쳐서 내려가기 시작한다. 총 24개의 Conv Layer를 거쳐내려간 후, 2개의 FC Layer를 추가한다. 마지막 FC Layer에서는 7x7x30이 되도록 reshape를 진행한다...