objectDetection3 [Object Detection] CenterNet2 요약 [참조] CenterNet1 요약 : https://hyelimkungkung.tistory.com/67?category=935163 원문 : https://arxiv.org/pdf/2103.07461v1.pdf Probabilistic two-stage detection 1 stage는 빠르지만 정확도가 아쉽고, 2 stage는 정확하지만 속도가 아쉽다. 2 stage는 보통 region proposal을 한 후에 classification을 한다. 이때 문제가 되는 건 region proposal을 할 때다. Faster R-CNN을 기준으로 말을 해보자. RPN의 경우 anchor를 이용해서 각 영역에 object가 있는지, 혹은 없는지만 말해준다. 즉, maximize recall을 목표로 기능하.. 2022. 3. 21. [Object Detection] CenterNet 요약 요즘은 시간이 없어서인지 자꾸만 요약을 쓰게 된다. 딥러닝을 수강할 때 교수님이 소개해주신 내용인데, 당시에도 흥미롭게 들었다. 뭔가 고정관념을 깨부순 모델이었달까? 모종의 이유로 또 접하게 되서 이번엔 그냥 논문을 읽었다> 정말 큰 그림만 알고 싶으면 수식은 건너고 글만 읽으면 된다! 사실 본 포스팅에서 수식에 대한 설명은 없다. 나의 글을 모두 따라온 독자라면 금방 이해하리라 믿는다. 이렇게 구한다~ 는 보여주기 식으로만 넣은 것이다. 가보자고!! [논문] https://arxiv.org/abs/1904.07850 Objects as Points 요약 우리는 그동안 Object Detection에 어떻게 접근했는가? 1-stage인지 2-stage인지에 따라서 달라지겠지만 어쨌든 큰 틀은 동일하다. .. 2022. 1. 28. [Object Detection] R-CNN Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 늘 느끼는 거지만... 말로 이해한 걸 표현하는 건 너무 어렵다 말로 느끼는 걸 표현하는 건 쉬운데 이해한 걸 표현하기는 어렵다 특히 전문 용어가 많고 왁왁 그런 경우에는 저번 포스팅을 올린지로 벌써 한 달... 다들 내가 이제 블로그 안 하는 줄 알겠지?? 하지만 이 논문은 정말 갑자기 난이도가 뛴 기분이라 한 달 걸렸대도 이상할 게 없다.... 저번 포스팅한 AlexNet은 그 용도가 image classification에 있다. 즉 주어진 이미지가 있으면 아! 이건 초콜렛(먹고 싶어서 그렇다)아! 이건 우쿨렐레(치고 싶어서 그렇다)를 구분해주는 데 그 역할.. 2021. 6. 5. 이전 1 다음
