refactor(topics): 멀티 에이전트용 지식 재편 — _Common(공통 기본기) + Domain_* 구조
에이전트 8종(대화형/프로그래머 C·S/디자이너/설계자/기획자/QA/PD/PM)에게 [공통 기본 능력 + 롤별 Specialty] 2층으로 지식을 주입하기 위한 재분류. 문서 내용·포맷은 무수정, 폴더 이동만 (6,372개 문서 수 보존 확인). - Topic_Programming → Domain_Programming (내부 구조 보존) - Topic_Graphic → Domain_Design - Topic_Business → Domain_Product - Topic_General → Domain_General - _Common 신설: Math(구 Topic_Math_Specialty), Reasoning(구 General/From_Thinking & Reasoning), Reasoning_Creativity(구 General/From_창의성), Communication(Poetic_Blog_Writing + From_writing) - 타 도메인의 From_* 폴더는 유지 (출처 표기일 뿐, 이미 도메인에 맞게 분류된 문서) - 빈 폴더 정리 (memory/procedures) - 에이전트→폴더 매핑은 workspace의 .astra/agent-knowledge-map.json (9개 에이전트) Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
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Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,280 @@
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id: wiki-2026-0508-bounding-box-regression
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title: Bounding Box Regression
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category: 10_Wiki/Topics
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [bbox regression, object detection, IoU, anchor box, NMS, DETR, YOLO, mAP]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.93
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verification_status: applied
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tags: [object-detection, bbox, computer-vision, iou, nms, yolo, detr, anchor-free, mAP]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack:
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language: Python
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framework: PyTorch / Ultralytics / Detectron2
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# Bounding Box Regression
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## 📌 한 줄 통찰
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> **"매 image 의 정확한 주소"**. 매 (x, y, w, h) 의 4 number 의 predict + class. 매 object detection 의 core. 매 modern: 매 anchor-free + 매 DETR (transformer) 의 NMS-free.
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## 📖 핵심
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### 매 representation
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#### (x, y, w, h)
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- 매 center + size.
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#### (x1, y1, x2, y2)
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- 매 corner 좌표.
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#### (cx, cy, w, h) normalized
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- 매 image-relative (0-1).
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#### Polar / RotatedBox
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- 매 oriented (aerial, text).
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### IoU (Intersection over Union)
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$$IoU = \frac{|A \cap B|}{|A \cup B|}$$
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- 매 0-1.
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- 매 GT 와 predict 의 overlap.
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- 매 NMS 의 base.
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- 매 mAP 의 component.
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### 매 loss
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#### L1 / L2
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- 매 simple.
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- 매 scale-dependent.
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#### IoU loss
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- 매 (1 - IoU).
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- 매 scale-invariant.
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#### GIoU / DIoU / CIoU
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- 매 IoU 의 변형.
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- 매 non-overlap 의 case 도 gradient.
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- 매 CIoU = 매 IoU + center distance + aspect ratio.
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### 매 anchor
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#### Anchor-based (Faster R-CNN, SSD, YOLOv3-v5)
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- 매 미리 매 N 개 box 의 layout.
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- 매 GT 와 closest anchor 의 match.
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- 매 offset 의 regress.
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#### Anchor-free (FCOS, YOLOX, CenterNet)
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- 매 점 의 직접 regress.
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- 매 hyperparameter ↓.
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- 매 modern 의 trend.
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### NMS (Non-Maximum Suppression)
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- 매 highest score box 의 keep.
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- 매 IoU > threshold 의 box 의 drop.
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- 매 modern: Soft-NMS, Matrix NMS.
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### 매 modern paradigm
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#### YOLO (v8, v10, v11)
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- 매 single-stage.
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- 매 fast.
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- 매 anchor-free + decoupled head.
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#### DETR / Deformable DETR
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- 매 transformer encoder-decoder.
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- 매 set prediction (no NMS).
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- 매 Hungarian matching loss.
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#### DINO / Grounding DINO
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- 매 DETR 변형 + open-vocab.
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#### SAM (Segment Anything)
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- 매 prompt-based segmentation.
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- 매 bbox prompt → 매 mask.
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### 매 응용
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1. **Autonomous driving**: 매 vehicle / pedestrian.
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2. **Surveillance**: 매 person / face.
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3. **Retail**: 매 product detection.
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4. **Medical**: 매 lesion / cell.
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5. **Aerial**: 매 oriented bbox.
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6. **Robotics**: 매 grasping.
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### Metric
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- **mAP** (mean Average Precision): 매 IoU threshold 별.
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- **mAP@50**: 매 IoU 0.5 만.
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- **mAP@50:95**: 매 0.5-0.95 의 average (COCO).
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- **AR** (Average Recall).
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## 💻 패턴
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### IoU calculation
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```python
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def iou(box1, box2):
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"""매 (x1, y1, x2, y2) format."""
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x1 = max(box1[0], box2[0])
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y1 = max(box1[1], box2[1])
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x2 = min(box1[2], box2[2])
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y2 = min(box1[3], box2[3])
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inter = max(0, x2 - x1) * max(0, y2 - y1)
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area1 = (box1[2] - box1[0]) * (box1[3] - box1[1])
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area2 = (box2[2] - box2[0]) * (box2[3] - box2[1])
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union = area1 + area2 - inter
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return inter / union if union > 0 else 0
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```
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### NMS
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```python
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||||
def nms(boxes, scores, iou_threshold=0.5):
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indices = scores.argsort(descending=True)
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kept = []
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while len(indices) > 0:
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idx = indices[0]
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kept.append(idx.item())
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if len(indices) == 1: break
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rest = indices[1:]
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ious = torch.tensor([iou(boxes[idx], boxes[i]) for i in rest])
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||||
indices = rest[ious <= iou_threshold]
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return kept
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```
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### CIoU loss
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```python
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import torch
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def ciou_loss(pred, gt):
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iou_val = iou_tensor(pred, gt)
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# 매 center distance
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px, py = (pred[:, 0] + pred[:, 2]) / 2, (pred[:, 1] + pred[:, 3]) / 2
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gx, gy = (gt[:, 0] + gt[:, 2]) / 2, (gt[:, 1] + gt[:, 3]) / 2
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rho2 = (px - gx)**2 + (py - gy)**2
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# 매 enclosing box
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cx1 = torch.min(pred[:, 0], gt[:, 0])
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cy1 = torch.min(pred[:, 1], gt[:, 1])
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cx2 = torch.max(pred[:, 2], gt[:, 2])
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cy2 = torch.max(pred[:, 3], gt[:, 3])
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c2 = (cx2 - cx1)**2 + (cy2 - cy1)**2
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# 매 aspect ratio
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pw, ph = pred[:, 2] - pred[:, 0], pred[:, 3] - pred[:, 1]
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gw, gh = gt[:, 2] - gt[:, 0], gt[:, 3] - gt[:, 1]
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||||
v = (4 / math.pi**2) * (torch.atan(gw / gh) - torch.atan(pw / ph))**2
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alpha = v / (1 - iou_val + v + 1e-7)
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return 1 - iou_val + rho2 / c2 + alpha * v
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```
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### YOLO inference (Ultralytics)
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```python
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from ultralytics import YOLO
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model = YOLO('yolov8n.pt')
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results = model('image.jpg', conf=0.25, iou=0.45)
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for r in results:
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for box in r.boxes:
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xyxy = box.xyxy[0] # (x1, y1, x2, y2)
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conf = box.conf[0]
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cls = int(box.cls[0])
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||||
print(f'{model.names[cls]}: {conf:.2f} at {xyxy}')
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```
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### DETR (Hungarian matching)
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```python
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import torch
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from scipy.optimize import linear_sum_assignment
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def hungarian_matcher(pred_logits, pred_boxes, gt_labels, gt_boxes):
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"""매 N pred ↔ M gt 의 optimal matching."""
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# 매 cost matrix: classification + bbox L1 + IoU
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cost_class = -pred_logits.softmax(-1)[:, gt_labels]
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cost_bbox = torch.cdist(pred_boxes, gt_boxes, p=1)
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cost_giou = -generalized_iou(pred_boxes, gt_boxes)
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cost = 1.0 * cost_class + 5.0 * cost_bbox + 2.0 * cost_giou
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indices = linear_sum_assignment(cost.cpu())
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return indices
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```
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### Custom training (Detectron2 / Ultralytics)
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```python
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from ultralytics import YOLO
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model = YOLO('yolov8n.yaml')
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model.train(
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data='coco.yaml',
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||||
epochs=100,
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batch=16,
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imgsz=640,
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optimizer='AdamW',
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||||
lr0=0.001,
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cos_lr=True,
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)
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||||
# 매 export
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model.export(format='onnx')
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```
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||||
### mAP calculation
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```python
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||||
from torchmetrics.detection import MeanAveragePrecision
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metric = MeanAveragePrecision(box_format='xyxy', iou_type='bbox')
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metric.update(preds=pred_boxes_list, target=gt_boxes_list)
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result = metric.compute()
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print(f"mAP@50:95: {result['map']:.4f}")
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print(f"mAP@50: {result['map_50']:.4f}")
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```
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## 🤔 결정 기준
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| 상황 | Model |
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|---|---|
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| Real-time | YOLOv8/10 |
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| Accuracy | DINO / Co-DETR |
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| Edge | YOLOv8n / NanoDet |
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| Open-vocab | Grounding DINO |
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| Aerial / oriented | RotatedBox + RoITrans |
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| Crowd | DETR (no NMS) |
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| Few-shot | Meta-learning + finetune |
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**기본값**: YOLOv8 의 baseline. 매 SOTA 가 DETR family. 매 segmentation 의 SAM.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Object-Detection]] · [[Computer Vision|Computer-Vision]]
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- 변형: [[YOLO]] · [[Faster-R-CNN]] · [[DETR]] · [[SAM]]
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- 응용: [[Autonomous Vehicles]]
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||||
- Loss: [[Focal-Loss]]
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||||
- Adjacent: [[Anchor-Box]] · [[NMS]] · [[mAP]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 detection task. 매 model selection. 매 loss 의 design. 매 deployment optimization.
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**언제 X**: 매 classification (no localization). 매 segmentation (use SAM/Mask R-CNN).
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## ❌ 안티패턴
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- **L2 loss only**: 매 scale-dependent.
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- **NMS threshold 의 default**: 매 specific tuning 필요.
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- **Anchor 의 default**: 매 dataset 의 statistics 의 reflect X.
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- **mAP@50 만**: 매 strict (mAP@50:95) 의 hide.
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- **Class imbalance 무시**: 매 minority class 의 fail.
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- **Test set 의 augment**: 매 leakage.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Faster R-CNN, YOLO papers, DETR, SAM).
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- 신뢰도 A.
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- Related: [[YOLO]] · [[DETR]] · [[Object-Detection]] · [[SAM]] · [[Autonomous Vehicles]].
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — IoU + NMS + DETR + 매 PyTorch / Ultralytics code |
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Reference in New Issue
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