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...
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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...
YOLO : You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection 논문 요약
Abstract 객체 탐지의 이전 연구들에서는 분류기에서도 detection을 수행할 수 있도록 했다. 본 연구에서는 하나의 단일 신경망을 사용해서 여러 bounding box와 class probabilities를 예측하는 객체 탐지를 regression 문제로 취급했다. 본 연...
RCNN : Rich Feature Hierarchies for Accurate Object Detection and Semantic Segmentation 논문 요약
Abstract 지난 몇년동안(2013) PASCAL VOC dataset에 관해 객체 탐지의 성능 향상이 더디다. 대화마다 best model은 일반적으로 여러개의 저수준 피처와 고수준의 context를 결합한 복잡한 앙상블 구조이다. 본 연구에서는 단순한 탐지 알고리즘으로 V...
DeepLabv3+ : Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation 논문 요약
Atrous Convolution이란? DeepLabv3+ 논문을 리뷰하기 앞서 DeepLab 모델들에서 사용된 핵심 기법인 Atrous Convolution에 대해 알아보자.