직접 바꾸고, 차이를 발견하는 AI 실험
Yolo기반 자동 모자이크&blur 이해하기
사람을 찾는 기준부터 픽셀을 가리는 방법까지, 한 단계씩 실험해 보세요.
첨부 샘플 사진
━ 통과┄ 기준 미만━ 중복 제거상자를 누르면 가릴 대상에서 제외·복원
예시로 먼저 실험하거나 내 사진을 선택하세요.
후보 예측 과정 관찰
WHY THIS BOX?
이 상자는 왜 남았을까?
후보 #번호란? YOLO 출력 배열의 순번으로, 예측한 상자를 구분하는 표식입니다. 무작위 숫자나 사람의 신원·사람 수가 아닙니다. 같은 사람에게 여러 후보가 생길 수 있습니다. F번호는 얼굴 모델의 탐지 결과입니다.
같은 사진에서 기준만 바꿔 보세요. 바꾼 구간에 후보 점수가 없다면 결과도 같습니다.
| 후보 | 사람 점수 | 판정 · 이유 | 가림 |
|---|
PREDICT → TRY → EXPLAIN
먼저 예상하고, 확인하기
기준을 0.25에서 0.75로 높이면 NMS 이전 통과 후보 수는 어떻게 될까요?
찾기와 가리기는 별개예요
객체 탐지는 무엇이 어디에 있는지 예측합니다.
블러는 주변 픽셀을 섞어 경계를 흐리게 합니다.
모자이크는 작은 블록을 대표 색으로 채웁니다.
CHECK YOUR UNDERSTANDING