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[논문리뷰] SSD: Single Shot MultiBox Detector

image SSD는 base network로 VGG16을 이용하였다. VGG16에는 FC레이어가 6,7,8로 세 개가 있는데 SDD에서는 6,7은 컨볼루션 레이어로 대체하였고 뒤에 보조적인 구조를 덧붙여 구성하였다. 추가된 레이어를 살펴보면 p개의 채널을 가진 m x

2021년 10월 28일
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[Point Review] Faster R-CNN

Contribution Fast R-CNN에서 모든 과정을 통합시켰지만 여전히Selective search 알고리즘은 외부에서 연산하므로 ROI 생성단계에서 병목현상이 발생 -> Region Proposal도 네트워크 내에서 수행할 수 있는 모델 개발 Model

2021년 8월 17일
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[Point Review] Fast R-CNN

R-CNN은 모든 ROI에 대해 CNN을 수행하여 속도가 느리다는 단점SPPNet은 전체 이미지를 CNN에 통과시켜 feature map을 얻은 후 ROI별로 Max pooling을 거치는 방식을 통해 속도를 개선하였지만 여전히 여러 단계를 거친다는 한계점"->CNN,

2021년 8월 17일
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[Point Review] SPPNet: Spatial Pyramid Pooling Network

FC layer에서 고정된 크기의 이미지가 필요한데 crop, warp 과정에서 손실이 있음\-> Spatial Pyramid Pooling을 통해 피쳐맵들을 동일한 크기로 조절R-CNN에서는이미지마다 selective search를 통해 2000개의 ROI를 생성하여

2021년 8월 17일
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[논문 리뷰] EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection

본 연구에서는 크게 두 가지의 관점에서 object detection의 성능을 높이고자 한다.기존의 연구들은 multi-scale feature fusion을 사용할 때 단순하게 합하는 방식을 사용해왔다.하지만 서로 다른 input features는 output fea

2021년 7월 14일
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mAP(Mean Average Precision) 개념 이해하기

Object detection에 대해 공부를 하다보면 평가지표로 mAP라는 개념을 사용하는 것을 볼 수 있다. mAP에는 IOU와 Precision, Recall의 개념이 베이스로 깔려있길 때문에 함께 정리를 하였다.Intersectio over Union의 약자로 두

2021년 7월 3일
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[논문리뷰] R-CNN: Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

Object Detection이란 물체의 위치 정보를 파악하는 Localization과 어떤 물체인지 분류하는 Classification을 모두 수행하는 알고리즘이다. Object Detection은 크게 1-stage Detector와 2-stage Detecto

2021년 7월 2일
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[논문리뷰] YOLO v1(You Only Look Once)

하나의 네트워크로 bounding box 예측과 class 분류를 모두 해결(One-Stage)45FPS로 실시간 detection이 가능(Fast-YOLO에서는 155FPS)localization error가 증가했지만 배경에 대해 false positive가 줄었다

2021년 6월 17일
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