[월:] 2020년 04월
[Explainable AI]Interpretable Text-to-Image Synthesis with Hierarchical Semantic Layout Generation
이미지와 text 매칭에 관련한 논문이다. 기존의 방식은 텍스트와 이미지를 직접 매칭 했다면, 이 제안 방식은 위의 그림에서 확인할 수 있듯이 먼저 box generation으로 위치를 매칭…
Beyond Bags of Features: Spatial Pyramid Matching for Recognizing Natural Scene Categories
with The Pyramid Match Kernel: Discriminative Classification with Sets of Image Features Beyond Bags of Features: Spatial Pyramid Matching for Recognizing Natural Scene Categories 는…
[CVPR2019] D2-Net: A Trainable CNN for Joint Detection and Description of Local Features
전통적으로 SIFT와 같은 알고리즘은 이미지에서 distinctive한 point를 “detect” 한 후 이 point들의 descriptor를 뽑는 “describe” 순서의 과정을 거쳤습니다. 그러나 이러한 방법을 사용할 시, descriptor의 경우…
[arXiv] PPBA: Progressive Population Based Augmentation
논문: Improving 3D Object Detection through Progressive Population Based Augmentation 머신러닝 모델을 훈련할 때 성능을 높이기 위한 방법은 model structure 뿐만 아니라 data augmentation, optimizing,…
[ECCV2016] SSD : Single Shot Multibox Detector
참고논문: SSD : Single Shot Multibox Detector, ECCV2016깃허브: https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd (원저자) SSD는 Single Shot Multibox Detector의 약자로 말 그대로 하나의 이미지에서 여러개의 박스를 찾아내는 Image Detection의…
[NIPS2015] Faster R-CNN : Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
참고논문: Faster R-CNN : Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks, NIPS2015. Github: https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn Faster R-CNN에 대해서 제가 이해한만큼 정리해보려고 합니다. Abstract 먼저 object…
[CVPR2020] EffcientDet: Scalable and Effcient Object Detection
Google brain에서 ICML2019에 model efficiency를 고려해 image classification network인 EfficientNet을 제안했고 ImageNet과 CIFAR-100, Flowers에서 state-of-the-art를 찍었습니다. 이에 후속작으로 CVPR2020에 model efficiency를 고려한 object detection network인…
[CVPR2020] Exemplar Normalization for Learning Deep Representation
Normalization method 로는 대표적으로 batch normalization, instance normalization, instance normalization, layer normalization, group normalization가 있다. 이러한 normalization은 각자 다른 task를 위해 디자인 되었는데 이 normalizer들의…
[CVPR2019] Explore-Exploit Graph Traversal for Image Retrieval
참고문헌: Explore-Exploit Graph Traversal for Image Retrieval, CVPR2019Github: https://github.com/layer6ai-labs/egtPaper: http://www.cs.toronto.edu/~mvolkovs/cvpr2019EGT.pdf 해당 논문은 google landmark retrieval challenge 2019에서 3위를 차지한 Layer6팀의 Semi-Supervised Exploration in Image Retrieval논문을…
[AAAI 2020]CBNet: A Novel Composite backbone Network Architecture for Object Detection
Abstract CNN base detector들에게 backbone network는 feature extraction의 역할로써 성능 향상 여부에 매우 중요한 역할을 한다. backbone의 성능을 올리는 방법으로 인접한 동일 backbone을 composite connection하는…
최신 댓글