약초의 숲으로 놀러오세요

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..

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..