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약초의 숲으로 놀러오세요

Overfeat 논문(Integrated Recognition, Localization and Detectionusing Convolutional Networks) 리뷰

이번 포스팅에서는 Overfeat(Integrated Recognition, Localization and Detectionusing Convolutional Networks) 논문을 읽고 정리해봤습니다. 이전에 읽었던 R-CNN 논문에서 Overfeat보다 R-CNN이 더 좋은 성능을 보였다는 언급이 있어, 굳이 Overfeat을 공부해야할까 고민했지만, 논문을 직접 읽고 생각이 달라졌습니다. 논문에서 다른 detection 모델과는 다른 구조나 학습 방법 등 새로운 시도가 있어 흥미로웠습니다. 실제로 이러한 접근 방법은 One-stage detector의 시초로서의 면모를 보이며, SSD, YOLO 등 후속 모델에 큰 영향을 주었다고 합니다. Overfeat을 공부하면서 cogneethi님의 블로그와..
Computer Vision/Object Detection 2020. 12. 4. 20:12
R-CNN 논문(Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation) 리뷰

이번 포스팅부터는 본격적으로 Object Detection 모델에 대해 살펴보도록 하겠습니다. 어떤 논문을, 어떤 순서에 따라 읽어야할지 고민하던 중, hoya님이 작성하신 2014~2019년도까지의 Object Detection 논문 추천 목록을 보게 되었습니다. hoya님의 개인적인 의견으로는 빨간색 글씨로 써진 모델의 논문은 "반드시" 읽어야하며, 나머지는 시간 있을 때 읽어보면 좋다고 말씀하셨습니다. 저는 빨간색 글씨로 써진 모델부터 차근차근 논문을 읽어볼 계획입니다😤. 이번 포스팅에서는 첫 번째로 R-CNN 논문(Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation)을 읽고 정리해봤습니다. R-CNN(Re..
Computer Vision/Object Detection 2020. 11. 26. 16:01
Object Detection의 정의와 Metric mAP(mean Average Precision)

최근 컴퓨터 비전 분야에서는 이미지를 분류하는 것을 넘어 이미지에 존재하는 사물을 검출하는 Object detection에 대한 연구가 활발히 진행되고 있습니다. Object detection은 자율 주행차, 얼굴 및 보행자 검출, 영상 복구, OCR, Vision Inspection 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 저도 Object detection에 관심을 가져 관련 논문을 읽어보고자 했으나, 이미지 분류와는 다른 문제 정의, 모델 구조, 그리고 평가 방식의 차이를 이해하지 못해 좌절했습니다😂 그래서 관련 논문을 본격적으로 살펴보기에 앞서 Object detection의 정의와 평가 방법에 대해 공부한 내용을 정리해보았습니다. Object Detection의 정의 - Image Classifi..
Computer Vision/Object Detection 2020. 11. 13. 23:18
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