Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- R-CNN
- YOLO
- BiFPN
- Darknet
- fine tune AlexNet
- RPN
- Bounding box regressor
- Fast R-CNN
- Object Detection
- Object Detection metric
- Multi-task loss
- mean Average Precision
- Map
- RoI pooling
- pytorch
- Non maximum suppression
- detr
- object queries
- IOU
- Average Precision
- herbwood
- Faster R-CNN
- Linear SVM
- hard negative mining
- Anchor box
- multi task loss
- AP
- Detection Transformer
- Region proposal Network
- Hungarian algorithm
Archives
- Today
- Total
목록Non max suppression (1)
약초의 숲으로 놀러오세요
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