# fcn

7개의 포스트
post-thumbnail

Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

CNN feature extractor를 사용해 이미지의 key feature를 학습을 하게 됩니다. 이 부분이 model의 Encoder 부분입니다. 이미지가 convolutional layer를 지남에 따라, downsampling이 됩니다. 이미지는 추가의 Con

2022년 2월 18일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

(FCN) Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 리뷰

이제서야 Segmentation에 대한 논문 리뷰를 쓰는 것 같다. 특히, Segmentation에 대해 자세히 알기 위해선 아주 기본이 되는 Paper중에 하나이지 않을까? 인용이 20000회나 되는 대단한 Paper이다. Class를 분류하는 것에 그치지 않고 해당

2021년 11월 5일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

Boostcamper's TIL (15)

FCN의 한계와 Skip-Connection을 적용해 극복한 모델들Recptive Field를 확장시킨 모델들큰 객체의 경우 지역적인 정보만으로 예측해 전체적인 모습을 예측하지 못함같은 객체여도 다르게 labeling작은 Object가 무시되는 경우가 있음Deconvo

2021년 10월 19일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

Boostcamper's TIL (14)

pixcelwise prediction큰 객체의 경우 지역적인 정보만으로 예측해 전체적인 모습을 예측하지 못함같은 객체여도 다르게 labeling작은 Object가 무시되는 경우가 있음Deconvolution의 절차가 너무 간단해 경계를 학습하기에는 무리가 있음 (ex

2021년 10월 19일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

Boostcamper's TIL (13)

Pixel-wide classification대표적인 Segmentationfeature extraction을 위해 VGG 네트워크를 백본으로 사용VGG네이트워크의 Fully Connected Layer(nn.Linear)를 Convolution으로 대체Transpos

2021년 10월 19일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

딥러닝 적용 : Segmentation & Object Recognition

✨ 스탠포드 강의자료 https://www.youtube.com/watch?v=nDPWywWRIRo&list=RDCMUCdKG2JnvPu6mY1NDXYFfN0g&index=1 본강의 : https://www.youtube.com/watch?v=nDPWywWRIRo&t=2975s 한국어 : https://www.youtube.com/watch?v=n...

2021년 9월 4일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

논문읽기 - FCN

🎍🎍FCN을 읽어보자🎍🎍

2021년 8월 29일
·
0개의 댓글