[월:] 2020년 09월
[스터디] From Fully-Connected Layers to Convolutions
작성 중 해당 리뷰는 Dive into Deep Learning(https://d2l.ai/index.html)의 6장 Convolutional Neural Networks의 1절 From Fully-Connected Layers to Convolutions의 내용을 가져왔습니다. fcn에서 conv layer로 변경시키며 설명해주는…
Optical flow
요새 연구실에서 다른 연구원님들이 video 관련 과제들을 하다 보니 ‘optical flow’ 라는 단어를 종종 듣게 되었습니다. 근데 이 optical flow에 대하여 가볍게 언급만 할 뿐,…
머신러닝 분류 모델의 성능 평가 지표
이번 x-review에서는 우리가 흔히 모델 평가 시 사용하는 평가 지표에 대해 이야기 해보려고 합니다. 우선 다음과 같은 평가 지표들이 대표적으로 있습니다. Accuracy, Recall, Precision,F1 score…
[KCCV2020] 리뷰
RCV연구실에서 두번째 참여하는 KCCV2020 리뷰를 시작하겠습니다. 가장 기억에 남았던 논문들 위주로 작성하였습니다. 1일차 RGBD-Dog : Predicting Canine Pose from RGBD Sensors 해당 연구는 UNIST 김광인…
[CVPR 2020]Learning Architectures for Binary Networks
해당 논문은 연산량과 메모리를 극단적으로 줄여주는 방법 중인 하나인 precision을 Binary로 사용하는 Binary network에 모델의 구조와 하이퍼 파라미터를 학습하여 모델을 만드는 Neural Architectures Search(NAS)를 적용하여…
[NIPS] Cascade RPN: Delving into High-Quality Region Proposal Network with Adaptive Convolution
지난 KCCV 학회에서 찾아본 논문들 중 하나 인 Cascade RPN에 대해서 소개해드리겠습니다. 우선 3줄 요약을 통해 논문의 내용을 설명드리겠습니다. 2-Stage의 Object Detection 모델은 first stage인…
One-Shot Learning for Semantic Segmentation
본 논문은 하나의 이미지와 그 이미지의 pixel-level segmentation mask 만으로, query segmentation을 진행하는 것을 목표로 한다. 논문이 제안하는 아키텍처에 대해 설명하기 앞서 k-shot learning을 classification…
CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints
최근에 Object Detection의 대표격인 SSD와 Faster-RCNN에 대해 공부를 했었습니다. 이를 기반으로 새로운 detection 모델 논문들을 조금씩 읽고 있었는데, 모두 Anchor box 기반 모델이더군요. 그래서 이번…
Video Dataset Analysis
이번에는 우리에게는 조금 생소할 수 있는 비디오 데이터셋에 대해서 공유하도록 하겠습니다. 보통 이미지 데이터 셋을 이용해서 작업을 많이 해왔는데 이번에 비디오 데이터셋 을 분석할 기회가…
Better to Follow, Follow to Be Better: Towards Precise Supervision of Feature Super-Resolution for Small Object Detection
ICCV2019에서도 발표된 논문으로 KCCV를 통해 알게됐고, 저자에게 직접 질문하며 논문의 Contribution을 이해할 수 있었던 논문입니다. (영어가 모국어였거나,내가 원어민처럼 잘했다면 국제학회는 이런느낌이겠구나를 간접적으로 체험할 수 있던…
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