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Computer Vision/Detection, Segmentation

Feature Pyramid Networks for Object Detection Lin, Tsung-Yi, et al. "Feature pyramid networks for object detection." Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2017. Link Abstract Feature pyramid는 다양한 scale의 object dection에서 중요한 구성요소이다. 하지만, 계산량과 메모리가 많이 필요하기 때문에 pyramid 형태를 피했다. 이 논문에서는 lateral connection을 이용한 top-down architecture을 통해 다양한 scale에서의 high-level semantic feature map을 설계한다. 이를 Feature Pyrami.. Computer Vision/Detection, Segmentation 2020. 8. 14.
Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks Ren, Shaoqing, et al. "Faster r-cnn: Towards real-time object detection with region proposal networks." Advances in neural information processing systems. 2015. Link Abstract Object detection 분야에서 SPPNet, Fast R-CNN과 같은 발전으로 네트워크의 실행 시간이 단축되어 왔다. 이에 따라, Region proposal 부분이 병목지점이 되었다. 이 논문에서는 Region Proposal Network(RPN)을 도입하여 비용이 거의 없는 Region proposal을 구현하였다. VGG-16 model의 경우 GPU 상에서 5fps의 프레임 속.. Computer Vision/Detection, Segmentation 2020. 7. 9.
Mask R-CNN He, Kaiming, et al. "Mask r-cnn." Proceedings of the IEEE international conference on computer vision. 2017. Link Abstract 이 논문에서는 Object instance segmentation을 위한 간단, 유연, 일반적인 프레임워크를 제안한다. Mask R-CNN은 Faster R-CNN에서 병렬적으로 object mask를 예측하는 분기를 추가하여 구현된다. 이 모델은 COCO dataset에서 instance segmentation, bounding box object detection, person keypoint detection에서 뛰어난 성능을 보인다. Introduction 컴퓨터 비전 분야는 Fa.. Computer Vision/Detection, Segmentation 2020. 7. 3.

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