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연세대 인공지능학회 YAI

[논문 리뷰] R-CNN / Fast R-CNN / Faster R-CNN (2)

R-CNN + Fast R-CNN + Faster R-CNN ** YAI 9기 조용기님이 비전 논문심화팀에서 작성한 글입니다. Fast R-CNN Papers with Code - Fast R-CNN Explained 1. Introduction 이미지 분류 및 객체 탐지에서 Deep ConvNet의 활약으로 정확성은 올라갔으나, 복잡도 또한 증가해 모델의 처리 속도가 매우 느려졌다. 이러한 복잡성은 탐지 작업이 객체의 정확한 localization을 요구하기에 발생했고, 이는 두 가지 주요한 문제를 만들었다. 수많은 후보 객체의 proposal이 각각 CNN에서 처리되어야 한다. 이러한 후보들은 대략적인 localization만을 제공 하며 정확한 localization을 위해 개선을 필요로 한다. 이..
컴퓨터비전 : CV/CNN based 2022. 3. 10. 00:15
[논문 리뷰] R-CNN / Fast R-CNN / Faster R-CNN

R-CNN + Fast R-CNN + Faster R-CNN ** YAI 9기 조용기님이 비전 논문심화팀에서 작성한 글입니다. R-CNN Papers with Code - R-CNN Explained 1. Introduction 다양한 시각적 인식 작업에서 SIFT와 HOG가 많이 사용되었지만, 최근 2010 ~ 2012년 사이 큰 발전이 없었다. SIFT와 HOG보다 시각적 인식에 더 유능한 feature를 계산하는 hierarchical, multi-scale process가 존재하는데, 역전파와 확률적 경사하강법(SGD)을 사용한 LeCun et al.의 convolution neural network(CNN)가 그렇다. CNN은 1990년대에 활발하게 사용되다 support vector machi..
컴퓨터비전 : CV/CNN based 2022. 3. 2. 14:12
[논문 리뷰] Neural-Symbolic VQA: Disentangling Reasoning from Vision and Language Understanding (NeurIPS-2018)

Neural-Symbolic VQA: Disentangling Reasoning from Vision and Language Understanding 본 논문은 NeurIPS 2018에 발표되었으며, spotlight을 받았습니다. 본 포스팅은 YAI 기민주, 전원석님의 보고서를 바탕으로 작성되었습니다. 참고자료 논문 저자들의 발표 영상 본 논문은 아래 그림과 같이 주어진 이미지를 인식해 질문에 적절한 답을 내놓아야 하는 Visual Question-Answering (VQA) 문제에 관해 다루고 있다. 이러한 태스크는 단순한 이미지 인식 (perception)을 넘어 추론 (reasoning)을 필요로 한다. 본 논문은 기존의 뉴럴넷 기반의 End-to-End 방식의 접근법들이 가지고 있는 한계점을 극..
딥러닝 전반 2022. 2. 9. 19:24
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