CV
1.[CV] IoU 설명
YOLO나 DETR과 같은 Object detection 모델을 학습함에 있어 예측 bbox와 gt bbox의 차이를 줄여 더 객체에 핏한 박스를 예측하는 bbox regression은 매우 중요합니다. 이번 블로그 포스트에서는 bbox regression을 위해 사용
2024년 8월 11일
2.[CV] IoU loss 와 GIoU 설명
Generalized Intersection over Union
2024년 8월 25일
3.[논문]RT-DETR: DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection[CVPR2024]
YOLO 모델의 속도와 정확성 사이의 trade-off 성능이 높음.하지만, postprocess 중 NMS 이 성능에 부정적인 영향을 줌.한 편, DETRs 모델은 end-to-end 방식으로 NMS 과정을 생략할 수 있음. (bipartite matching)그럼에
2024년 7월 28일
4.[논문] Segment Every Out-of-Distribution Object [CVPR2024]
CVPR2024에서 발표된 OoD Detection 관련 논문 리뷰
2024년 7월 21일