잡담연구소

오늘은 Sematic Segmentation 분야의 RefineNet 차례입니다. 이번엔 제가 발표를 맡게 되어서 ppt로 설명을 대체합니다. semantic segmentation은 저번 주에 설명했기 때문에 이번 주에는 설명하지 않습니다! semantic segmentation 각 픽셀에 대해서 classfication을 해줘야 하므로 논문에서는 pixel level dense prediction이라고 설명하고 있습니다. 논문을 수월하게 읽기위해 필요할 거 같아서 high-resolution , high-level등에 대해 간단하게 소개합니다. feature map의 size가 클 수록 해상도가 높다 즉 high resolution을 가지고 있다고 표현합니다. 반대로 size가 작을 수록 해상도가 낮..

Instance segmentation task를 다룬 논문인 MASK-RCNN 차례입니다. MASK RCNN은 기존 object detection task에서 사용되던 FASTER RCNN에 Mask branch를 추가해 classification , bbox regression , predicting object mask를 동시에 처리하는 모델입니다. 이 논문을 읽기 위해서는 기본적으로 Faster RCNN , FCN , FPN 모델들과 segmentation이 뭔지 알아야 합니다. 📌 Instance segmentation Mask RCNN의 task인 "Instace segmentation"에 대해 먼저 이해해야합니다. Image Segmentation은 영상/이미지에서 의미있는 부분들을 구별해내..

이번 주는 yolo v1이후에 나온 one-stage object detection 모델인 SSD에 대해 리뷰하려 한다. Abstract yolo와 같이 single network를 사용한 object detection 모델 1. Introduction yolo의 introduction과 같이 기존 object detection 모델들의 단점을 얘기하며 논문이 시작됩니다.연산량도 과도하게 많고, 가장 빠른 faster rcnn이 7fps로 실시간으로 쓰기엔 무척 느립니다.저번 시간 리뷰했던 YOLO 또한 무척 빠르긴 하지만 map가 60%대 밖에 머물지 못했었습니다. 논문에서는 SSD의 contribution에 대해서 친절하게 요약해줍니다. 🤣🤣 - SSD는 그 당시 sota였던 YOLO보다 훨씬 빠르면..

가장 재밌는 논문이었습니다. 👾 논문은 여기서 다운받으실 수 있습니다. 👾 ppt는 여기서 다운받으실 수 있습니다 👾 youtube : www.youtube.com/channel/UCDg1jUw5sz4JB0G_4cJmNAg/videos

0. Abstract faster rcnn의 핵심 아이디어 : RPN RPN은 전체 이미지의 convolutional feature map을 detection network와 공유해 cost 를 줄이며 region proposal을 가능하게 한다. fully convolutional network로 각각의 position에 대해서 object bound(region proposal box) 와 objectness scores (classfication) 동시에 예측한다. fast - rcnn처럼 end-to-end로 학습되며, 고품질의 region proposal을 생성한다. RPN과 FAST R-CNN은 서로 attention 메커니즘을 이용하여 convolutional features를 공유하며 si..

이 논문을 읽기 전 무조건 rcnn과 sppnet을 공부하고 오면 편하다. 0. Abstract 기존 object detection에서 쓰이던 rcnn이나 sppnet보다 빠른 fast rcnn에 대해 소개한다. 이전 네트워크들에 비해 training, test 속도를 향상시켰고, detection acurracy 또한 높혔다. 이전 rcnn이나 sppnet에 비해 더 빠른 속도와 pascal voc2012에 대해 더 높은 mAP를 보여줬다. 👉 논문에서는 several innovation을 사용해 이런 효과를 볼 수 있었다는데 어떤 것들인지 확인해보자. 1. Introduction object detection은 단순한 image classification보다는 좀 더 복잡하기에 힘들다. 이런 복잡함 ..