M_AI 입니다. Loss function의 설명에 이어서, 이제 RetinaNet을 해당 데이터셋에 학습하고, 그 결과를 시각화하여 보여주도록 하겠습니다! 이전글 : [RetinaNet] 4. Loss Function https://yhu0409.tistory.com/5 [RetinaNet] 4. Loss Function 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 Datase.. yhu0409.tistory.com 이 글을 읽으면 좋을 것 같은 사람들! - 기본적인 분류(classfication) 모델을 ..
