YOLOP 번역 #2

Lee-JaeWon · 2022-07-21T09:23:03Z

라이선스 동의

변경해주시는 내용에 BSD 3항 라이선스가 적용됨을 동의해주셔야 합니다.

더 자세한 내용은 기여하기 문서를 참고해주세요.

동의하시면 아래 [ ]를 [x]로 만들어주세요.

기여하기 문서를 확인하였으며, 본 PR 내용에 BSD 3항 라이선스가 적용됨에 동의합니다.

PR 종류

이 PR에 해당되는 종류 앞의 [ ]을 [x]로 변경해주세요.

오탈자를 수정하거나 번역을 개선하는 기여
번역되지 않은 모델 소개를 번역하는 기여
공식 허브의 내용을 반영하는 기여
위 종류에 포함되지 않는 기여

PR 설명

이 PR로 무엇이 달라지는지 대략적으로 알려주세요.
YOLOP 문서에 대한 번역을 진행했습니다.

cpprhtn

두 군데에서 제가 생각하는 의견? 한번 내봤습니다. :)

cpprhtn · 2022-07-25T06:21:02Z

hustvl_yolop.md

@@ -83,21 +86,23 @@ pip install -qr https://github.com/hustvl/YOLOP/blob/main/requirements.txt  # in

 **Notes**:

- In table 4, E, D, S and W refer to Encoder, Detect head, two Segment heads and whole network. So the Algorithm (First, we only train Encoder and Detect head. Then we freeze the Encoder and Detect head as well as train two Segmentation heads. Finally, the entire network is trained jointly for all three tasks.) can be marked as ED-S-W, and the same for others.
+<!-- - In table 4, E, D, S and W refer to Encoder, Detect head, two Segment heads and whole network. So the Algorithm (First, we only train Encoder and Detect head. Then we freeze the Encoder and Detect head as well as train two Segmentation heads. Finally, the entire network is trained jointly for all three tasks.) can be marked as ED-S-W, and the same for others. -->
+- 표 4에서 E, D, S, W는 인코더(Encoder), 검출 헤드(Detect head), 2개의 세그먼트 헤드(Segment heads) 와 전체 네트워크를 참조합니다. 그래서 알고리즘은 ED-S-W로 표기되며, 다른 알고리즘도 마찬가지입니다. (첫째, 인코더 및 검출 헤드만 교육합니다. 그 후, 인코더 및 검출 헤드를 동결하고 두 개의 분할(segmentation) 헤드를 학습합니다. 마지막으로, 전체 네트워크는 세 가지 작업 모두에 대해 함께 학습됩니다.)


원문에서는 So the Algorithm (First, 이런식으로 내용이 전개되고
번역에서는 (첫째 ~의 내용이 문장 맨 마지막에 배치해두셨네요.

아마 바로 전 문장에서 영어단어 표기를 위해 괄호를 많이 써서 그런거 같기도 합니다만.. 한번 같이 고민해보면 좋을듯합니다.

저라면 아래와 같이 적어두긴 할듯한데,, 영어 단어를 빼버리니 네이티브한 느낌이 사라지긴하네요..

표 4에서 E, D, S, W는 인코더, 검출 헤드, 2개의 세그먼트 헤드와 전체 네트워크를 참조합니다. 그래서 알고리즘 (먼저, 인코더 및 검출 헤드만 교육합니다. 그 후, 인코더 및 검출 헤드를 동결하고 두 개의 분할 헤드를 학습합니다. 마지막으로, 전체 네트워크는 세 가지 작업 모두에 대해 함께 학습됩니다.)
)은 ED-S-W로 표기되며, 다른 알고리즘도 마찬가지입니다.

첫째, 인코더 및 검출 헤드만 교육합니다. -> 뒤에 나오는 문장과 다르게 여기서만 훈련 대신 교육으로 쓰신 이유가 있으신가요?!

cpprhtn · 2022-07-25T06:23:26Z

hustvl_yolop.md

 img = torch.randn(1,3,640,640)
 det_out, da_seg_out,ll_seg_out = model(img)
 ```

-### Citation
+### 인용


추론이나 차량객체는 영어 원어를 같이 붙여주셨는데, 이부분은 또 안붙여주셔서 혹시나해서 적어봅니다. :)

이 부분은 수정하도록 하겠습니다.

woodywarhol9 · 2022-07-27T01:02:57Z

hustvl_yolop.md

@@ -83,21 +86,23 @@ pip install -qr https://github.com/hustvl/YOLOP/blob/main/requirements.txt  # in

 **Notes**:

- In table 4, E, D, S and W refer to Encoder, Detect head, two Segment heads and whole network. So the Algorithm (First, we only train Encoder and Detect head. Then we freeze the Encoder and Detect head as well as train two Segmentation heads. Finally, the entire network is trained jointly for all three tasks.) can be marked as ED-S-W, and the same for others.
+<!-- - In table 4, E, D, S and W refer to Encoder, Detect head, two Segment heads and whole network. So the Algorithm (First, we only train Encoder and Detect head. Then we freeze the Encoder and Detect head as well as train two Segmentation heads. Finally, the entire network is trained jointly for all three tasks.) can be marked as ED-S-W, and the same for others. -->
+- 표 4에서 E, D, S, W는 인코더(Encoder), 검출 헤드(Detect head), 2개의 세그먼트 헤드(Segment heads) 와 전체 네트워크를 참조합니다. 그래서 알고리즘은 ED-S-W로 표기되며, 다른 알고리즘도 마찬가지입니다. (첫째, 인코더 및 검출 헤드만 교육합니다. 그 후, 인코더 및 검출 헤드를 동결하고 두 개의 분할(segmentation) 헤드를 학습합니다. 마지막으로, 전체 네트워크는 세 가지 작업 모두에 대해 함께 학습됩니다.)


첫째, 인코더 및 검출 헤드만 교육합니다. -> 뒤에 나오는 문장과 다르게 여기서만 훈련 대신 교육으로 쓰신 이유가 있으신가요?!

woodywarhol9 · 2022-07-27T01:13:41Z

hustvl_yolop.md


 <img width="800" alt="YOLOP Model" src="https://github.com/hustvl/YOLOP/raw/main/pictures/yolop.png">
 &nbsp;

- YOLOP is an efficient multi-task network that can jointly handle three crucial tasks in autonomous driving: object detection, drivable area segmentation and lane detection. And it is also the first to reach real-time on embedded devices while maintaining state-of-the-art level performance on the **BDD100K** dataset.
+<!-- - YOLOP is an efficient multi-task network that can jointly handle three crucial tasks in autonomous driving: object detection, drivable area segmentation and lane detection. And it is also the first to reach real-time on embedded devices while maintaining state-of-the-art level performance on the **BDD100K** dataset. -->
+- YOLOP는 자율 주행에서 세 가지 중요한 작업을 공동으로 처리할 수 있는 효율적인 다중 작업 네트워크 입니다.: 물체 감지(object detection), 주행 영역 분할(drivable area segmentation), 차선 인식(lane detection). 또한 YOLOP는  **BDD100K** 데이터셋에서 최신 기술(state-of-the-art)의 수준을 유지하면서 임베디드 기기에서 실시간성에 도달한 최초의 사례입니다.


첫 문장을 요렇게 수정하면 더 읽기 편할 거 같아요!
YOLOP는 자율 주행에서 중요한, 다음의 세 가지 작업을 공동으로 처리할 수 있는 효율적인 다중 작업 네트워크입니다.

교육은 잘못 번역한 내용 같습니다. 전체적으로 In table 4, E, D, S and W refer to Encoder~~ 내용을 다시 수정해야 할 것 같습니다. 좋은 리뷰 감사합니다!

수정해 주신 문장의 의미가 더 맞아 보입니다. 처음에 YOLOP에서 중요한 세 가지 작업으로 번역한듯합니다. 다시 고려해 보니 제안해 주신 것처럼 자율 주행에서 중요한 세 가지 작업으로 번역해야 할 것 같습니다. 감사합니다.

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