M_AI 입니다. 이전 앵커 박스의 추가적인 설명과 데이터셋 준비에 방법에 이어서, 이제 RetinaNet의 핵심인 Loss function의 설명과 코드를 설명하도록 하겠습니다! 이전글 : [RetinaNet] 3. Prepare the Dataset https://yhu0409.tistory.com/4 [RetinaNet] 3. Prepare the Dataset M_AI 입니다. RetinaNet의 모델 및 코드 설명과 이전에 다룬 앵커 박스 코드에 이어서, 이번 글에는 데이터셋 준비하는 방법을 알려드리도록 하겠습니다! 여기서는 추가적인 앵커 박스의 사용법과 yhu0409.tistory.com 이 글을 읽으면 좋을 것 같은 사람들! - 기본적인 분류(classfication) 모델을 Tensorfl..
