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연세대 인공지능학회 YAI

[논문 리뷰] R-CNN / Fast R-CNN / Faster R-CNN (3)

R-CNN + Fast R-CNN + Faster R-CNN (3) ** YAI 9기 조용기님이 비전 논문심화팀에서 작성한 글입니다. Faster R-CNN Papers with Code - Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 1 Introduction 이 논문이 쓰인 시점에 탐지 신경망 시스템에 존재하는 병목은 region proposal이었다. Selective Search는 CPU에서 연산되어, Fast R-CNN의 탐지 신경망에 비해 매우 느리다. EdgeBoxes는 proposal의 품질과 속도 사이 최상의 균형을 이루었지만 여전히 탐지 신경망만큼의 실행 시간을 필요로 한다. CNN이 GPU..
컴퓨터비전 : CV/CNN based 2022. 3. 12. 01:02
[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
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