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Classification : 입력으로 주어진 이미지 안의 객체 Object 의 종류(Class 또는 Label 이라고 불림)를 구분하는 행위이다. Localization : 이미지의 두번째 경우 같이 모델이 주어진 이미지 안의 Object 가 이미지 안의 어느 위치에 있는지 위치 정보를 출력해주는 것으로, 주로 Bounding box 를 많이 사용하며 주로 bounding box 의 네 꼭지점 pixel 좌표가 출력되는 것이 아닌 left top, right bottom 좌표를 출력한다. Object Detection : 보편적으로 Classification 과 Localization 이 동시에 수행되는 것을 의미한다. 모델의 학습 목적에 따라서 특정 Object 만 Detection 하는 경우도 있고..