병변 검출 AI 경진대회

점수보다 객체탐지를 공부하는 마음으로 YOLO 초기 버전에서 보다 더 쉽고 간단한 simpleYOLO를 만들어서 학습해 보았습니다.
초기 YOLO의 경우 한셀당 2개의 바운딩 박스를 그리기 때문에 NMS나 IOU등 생각할게 많지만, 박스를 1개만 그리면 아주 간단하게 모델을 만들어볼 수 있습니다.
(물론 점수는 조금 포기하셔야 합니다.)
그림을 Cell^2(가로세로) 크기로 분할하고, 각 셀마다 1개의 라벨을 예측합니다. (C, x, y ,w, h, p1, p2, p3, p4)
그리고 객체가 있을 경우 없을 경우를 나누어 학습만 진행하면 됩니다.
개인적으로 만든 Loss가 좋지 않아서 인지 Batch 학습을 하면 학습이 잘 안되어서 Batch 크기를 1로 학습하였습니다. 
(그래서 시간이 너무 오래 걸립니다 ㅠㅠ, 그래서 5000개의 데이터로만 일단 학습을 진행하였습니다.)