1. 첫번째 맞는 방학이지만, 객체 탐지 딥러닝을 1주만에 모두 습득하기 어려워, 이번주엔 yolov3 및 CNN모델들을 공부하였다
1. VGG: 3x3 커널의 우수성을 증명
2. SPPNet: CNN의 마지막 FC레이어 때문에 고정 이미지로 데이터를 학습해야하는 한계를 Spatical pyramid pooling layer로 극복함
3. FPN: 피처맵 추출에서 feature pyramid 기법을 처음 소개
4. ResNet: Resudual block을 통해 CNN의 graident vanishing 문제를 해결2. DarkNet53 모델을 직접 Pytorch를 통해 구현하였다.
3. Yolov3 모델을 직접 구현해보았다.
4. 배워야할 것
- Git 협업
- Stanley, Pure pursuit
- C++, Class
Jacob