RetinaNet 정리
RetinaNet은 one stage detector의 대표주자인 YOLO, SSD보다 높은 성능을 기록하면서 Faster R-CNN보다 빠른 수행시간을 기록한 모델이다. 특히, 작은 object에 대한 detection 능력도 뛰어난데 이번 포스팅에서는 이 RetinaNet에 대...
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Fast & Faster R-CNN 정리
R-CNN이 다른 모델들에 비해 높은 mAP를 기록했고 이후 Fast-RCNN, Faster R-CNN, Mask R-CNN 등 여러 모델들이 R-CNN을 develop하여 object detection 분야에서 더 많은 발전을 이루어냈다. 이번 포스팅에서는 R-CNN 이후의 모델...
EfficientNet, EfficientDet 정리
Computer vision 분야의 발달로 네트워크의 층을 더해 정확도를 높이면서 연산량을 줄여 속도는 높이는 방법들이 고안되었다. 이 과정속에서 네트워크의 깊이와 높이, 이미지의 크기, 필터의 채널 수 등 다양한 파라미터들이 실험적으로 사용되었는데 EfficientNet과 Eff...
Mask R-CNN 논문 요약
Abstract 본 논문에서는 object instance segmentation task에 대한 simple, flexible, general한 framework에 대해 소개한다. 본 연구의 접근방식은 효과적으로 객체를 탐지하는 동시에 각각의 인스턴스에 대해 높은 수준의 segm...
SSD: Single Shot MultiBox Detector 논문 요약
Abstract 본 연구는 single deep neural network로 object detection을 수행한다. SSD라는 접근 방식은 bounding box를 피처맵의 위치별로 종횡비와 배율이 다른 default box 집합으로 이산화하는 것이다. 네트워크는 default...