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[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…
Latex
이번 리뷰는 논문, 서적, 메뉴얼과 같은 다양한 문서 작업에 사용되는 Latex를 다뤄보고자 합니다. Latex는 어떠한 운영 시스템 및 문서 양식과 호환이 가능하며, 문서의 표준화가 쉬워…
[KCCV/CVPR2020] Cylindrical Convolutional Networks for Joint Object Detection and Viewpoint Estimation
이번 리뷰는 KCCV OE-03( 8/18 )에서 발표된 논문이며, 라이브로 해당 연구의 발표를 들으면서도 많은 흥미를 가지고 본 논문이기도 합니다. 최근 챌린지를 통해 3D object에 대한…
Faster R-CNN tutorial
예전에 한번 Faster R-CNN 논문을 읽고 리뷰를 적었지만, 그 당시 내용을 지금 보니 많이 부족하다고 느꼈습니다. 그래서 이번 기회에 Faster R-CNN에 대한 code level까지 설명하는…
Faster RCNN
Faster R-CNN은 2-stage object detection의 대표적인 기술 입니다.Faster R-CNN의 학습부터 테스트까지의 과정을 순서대로 설명하겠습니다.논문에 나와있지 않은 디테일은 제 임의로 작성했습니다. 1. Preprocessing 우선 학습을 위한…
CAN : Creative Adversarial Networks Generating “Art” by Learning About Styles and Deviating from Style Norms
이번 리뷰는 오랜만에 GAN 논문을 들고 왔습니다. GAN은 정말 다양하고 창의적인 영상을 만들어냄으로써 여러 분야에 사용할 수 있는데, 해당 논문은 예술작품을 주제로 삼았습니다. 좀 더…
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