Descripter 이미지를 비교하기 위해 동일한 방법을 통해 하나의 비교 대상으로 만드는 것 두 가지 이미지가 있다. 이 두가지 이미지가 비슷한지 아닌지를 구분하기 위해 만든 것이 descripter이다.
Computer Vision의 Task 이중 Object Detection에 해당하는 문제이다. R-CNN region proposal을 진행한다. CNN에 각각 넣는다.
핵심 아이디어 입력 이미지의 크기나 비율에 관계없이 CNN 학습은 불가한가? Fast R-CNN으로 넘어가기전 상당히 많은 아이디어를 가져온 논문이다.
핵심 아이디어 Feature Extraction, classification, bounding box regression까지 한번에 학습할 수 있는 모델을 만들자! Fast R-CNN은 이전 SSP Net이 가지는 한계점을 극복하는 시도에서 출발한다.
핵심 아이디어 Region Proposal도 Network안에 포함시키자! Faster R-CNN의 핵심 아이디어는 Resion Proposal Network(이하 RPN)이다.
Task Segmentation semantic segmentation은 이미지 내에 있는 물체들을 의미 있는 단위로 분할해내는 것이다. 좀 더 구체적으로 이야기하면, 이미지의 각 픽셀이 어느 클래스에 속하는지 예측하는 것이다.
개요 Noh, H., Hong, S., and Han, B. Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation. ICCV, 2015.
개요 앞서 알아본, FCN에서 발생하는 문제를 Dilated Convolution으로 해결하겠다는 논지이다.
개요 Pretrained model을 사용하거나 Transfer Learning 을 사용하는 모델들에 대해서 읽을 때 Backbone이 되는 CNN 모델들이 몇 개 있다.
개요 앞서 배운 Dilated Convolution(atrous convolution) 을 적극적으로 활용할 것을 제안하여 segmentation 을 해결하자는 논문이다.
개요 structure of mask RCNN Facebok AI Research (FAIR), Kaiming He, 24 Jan 2018 Marr Prize at ICCV 2017 object instance segmentation을 위한 프레임 워크이다.
개요 style transfer에서는 input의 style을 target의 style과 맞게 만들어주는 방법이 필요한데, 이에 대한 방법론의 핵심을 담당하는 Gram Matrix에 대해 알아본다.
개요 detection paper saga 이제는 오랜 시간이 지난 논문인 SSD를 간단하게 리뷰 해보려 한다. 매우 직관적인 구조를 가지고 있어 많은 구조가 이 SSD를 기반으로 만들어지고 있다.
개요 SORT(Simple Online and Realtime Tracking)은 매우 알고리즘이 간단함에도 불구하고 효과적이고 실용적인 다중 대상 추적 알고리즘이다. IOU를 기반으로 추적된 물체에 대해 association(할당)을 진행하기 때문에 매우 빠르다.
What is convolution 하트시그널을 봤다. 그 무엇보다도 치열한(..) 구애 행위와 두뇌게임을 봤다. 내가 누군가한테 구애 행위를 하는 것은 구애 받는 사람의 상태에 따라 YES, 혹은 NO가 나올 거다.
What is Padding Convolution 전 게시물에서 3x3 짜리 필터를 걸었을 때, 4x4짜리가 나왔다. 어떻게 보면 당연할 결과이다.
Example of a Layer 이제 원래 배웠던 신경망의 노드에서 하는 활동으로 돌아오자. 결국 이 필터는 가중치들의 모임이고, 원래 데이터에서 이 가중치를 곱한다음에 더하는 행위는 한 노드에 이 데이터들이 들어가는 것이다.
Types of Layer in a CNN Convolution 여태껏 배운 합성곱을 사용하여 다음 레이어를 만드는 방식이다. Pooling Fully connected What is Pooling 결과값을 압축한다! 로 생각하면 이해가 빠르다.
Split & Merge (Convolution NN) No Padding, No Stride Padding, Stride 입력 단 자체를 나누어서 노드를 단들고 마지막에 합쳐버린다! 이 발상은, 고양이 실험으로 부터 왔는데, 요약하면, 우리는 그림 전체를 파악하는 것이 아니고, 부분 부분의 입력을 나누어서 받는다는 것이 핵심 아이디어이다.