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Mucha Suerte
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FPN 논문 리뷰

논문 제목: Feature Pyramid Networks for Object Detection 개요 Feature pyramids는 다른 크기들의 객체를 탐지하는 시스템의 기본 요소이다. 그러나 최근의 딥러닝 detection들은 pyramid representati

2021년 7월 8일
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YOLO v2 논문 리뷰

논문 제목: YOLO9000: Better, Faster, Stronger9000종류의 객체를 탐지할 수 있는 최신의 실시간 object detection system YOLO9000을 소개한다.먼저 기존 YOLO 모델을 개선시킨 YOLO v2를 제안한다. YOLO v

2021년 6월 28일
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Towards Real-Time Multi-Object Tracking 논문 리뷰

논문 제목: Towards Real-Time Multi-Object Tracking 개요 현대의 Multiple Object Tracking(MOT)은 주로 'tracking-by-detection'의 방법을 따른다. 이 방법은 1) detection model, 2

2021년 6월 17일
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R-FCN 논문 리뷰

논문 제목: R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks R-FCN 개요 기존의 Fast/Faster R-CNN과 같은 2-stage detector들은 RoI pooling layer

2021년 6월 3일
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DeepLab v3+ 논문 리뷰

논문 제목: Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation DeepLab v3+ 개요 Spatial pyramid pooling(SPP)와 encoder-decoder

2021년 5월 20일
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SSD 논문 리뷰

논문 제목: SSD: Single Shot MultiBox Detector SSD 개요 SSD는 그 당시 state-of-the-art의 성능을 보여줬던 Faster R-CNN보다 높은 detection accuracy를 갖으면서 속도를 향상시켰다. 속도 향상을 위한

2021년 5월 12일
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DenseNet 논문 리뷰

논문 제목: Densely Connected Convolutional Networks DenseNet 개요 CNN model들이 굉장히 깊어지면서 새로운 문제가 등장했다. 그 문제는 바로 입력의 정보가 깊은 신경망을 통과하면서 사라지는 문제이다.(반대의 경우 역전파를

2021년 5월 6일
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Neural Style Transfer

투빅스 14기 김상현 What is neural style transfer? 사진1 Nueral style transfer는 신경망을 이용한 스타일 변환이다. 위의 사진1과 같이 content image와 style image가 있을 때, 신경망을 통해 con

2021년 5월 3일
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YOLO v1 논문 리뷰 및 코드 구현

논문 제목: You Only Look Once(YOLO): Unified, Real-Time Object Detection YOLO v1 개요 R-CNN과 같은 이전의 object detection 모델과 다르게 YOLO는 1-stage detector로 하나의 네트

2021년 4월 23일
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Faster R-CNN 논문 리뷰 및 코드 구현

논문 제목: Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks Faster R-CNN 개요 SPPnet과 Fast R-CNN은 region proposal computation

2021년 4월 15일
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Fast R-CNN 논문 리뷰

논문 제목: Fast R-CNN fast R-CNN 개요 먼저 이전 모델인 R-CNN의 문제점을 알아보자 학습이 multi-stage pipeline으로 이뤄진다. 학습에서 공간(메모리)과 시간 비용이 비싸다 객체 탐지(object detection)가 느리다.

2021년 4월 8일
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R-CNN 논문 리뷰

논문 제목: Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation Tech report논문 주소

2021년 4월 6일
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GeNeVA-GAN

Introduction GeNeVa는 Generative Neural Visual Artist로 빈 캔버스에 점진적으로 그림을 그리는 과정에 영감을 받았다. 주어진 caption(사진 삽화에 붙은 설명)에 따라 이미지를 만드는 것이 아닌 continual lingui

2020년 12월 22일
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Build Better Generative Adversarial Networks

생성된 이미지 평가의 중요한 두 가지 지표1\. Fidelity : quality of images2\. Diversity : variety of images

2020년 10월 26일
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