[PapersReview]

jmj·2023년 11월 20일
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언젠가 논문을 읽을 일이 오겠지 했는데,, 네부캠 level1의 조원분들과 논문 스터디를 하게되었다.

첫 주에는 각자 읽고 발표하기로 했었고, 한번 접해본 적 있는 Mask-RCNN을 선택했다. 처음부터 어려운걸 골라서 이해하기 힘들었다. 서로가 읽은 것을 이해하기 힘들어했고, 처음 논문 읽는 사람이 많아서 기초적인 논문부터 읽기로 했다! 아마 스터디 이외의 논문도 읽고 정리할 수 있으면 할 것 같다.

Mask-RCNN은 다음에 또 읽게 되면 정리하는 게 좋을 것 같다.

herbwood, Mask R-CNN 논문(Mask R-CNN) 리뷰

Mask R-CNN은 Faster R-CNN의 RPN에서 얻은 RoI(Region of Interest)에 대하여 객체의 class를 예측하는 classification branch, bbox regression을 수행하는 bbox regression branch와 평행으로 segmentation mask를 예측하는 mask branch를 추가한 구조를 가지고 있습니다. mask branch는 각각의 RoI에 작은 크기의 FCN(Fully Convolutional Network)가 추가된 형태입니다. segmentation task를 보다 효과적으로 수행하기 위해 논문에서는 객체의 spatial location을 보존하는 RoIAlign layer를 추가했습니다.

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2개의 댓글

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2023년 11월 20일

훌륭하시네여!

1개의 답글