모두를 위한 딥러닝 시즌 2 :: Object Detection , Tracking, Segmentation

Classification

• 지금까지 해왔던 학습 방법 ( 회귀를 확률함수를 통해 변형시켜서 분류하기
• 주어진 사진이 주어지면 그 사진이 어떤 사진인지 분류(예측)해내는 것
• 종류 : DenseNet, SENet, MobileNet, SqueezeNet, AutoML(NAS, NASNet)

Detection

• 사진이 주어졌을 때 그 객체가 어디에 있는지 그 객체가 무엇인지까지 찾아내는 것
• Google 을 통해 : Latest Object Detection을 검색

Tracking

• Object Tracking이란 영상에서 예를 들 수 있는데 영상을 기준으로 이전 프레임과 현재 프레임이 있고 각 프레임마다 Detection을 적용해서 객체를 찾아 냈다면 지금 프레임에 있는 객체가 이전 프레임에서는 어떤 객체였는가에 대한
  각 프레임간의 연관 관계까지 찾아내는 것을 말함

• 논문 이름 : MDNet, GOTURN, CFNet, ROLO, Tracking the Untrackable

Segmentation

• 배경하고 객체가 분할되는 것처럼 사진을 분할 시키는 것
• 인터넷 검색 : FCN, U-Net, Mask RCNN, image segementation deeplearning