1. R-CNN motivation 2012 AlexNet이 image classification에서 큰 성공을 거두면서 이것을 바로 object detection에 응용해보았다 AlexNet처럼 object detection의 전통적인 방법에 비해 압도적인 성능차이를 보이면서 혜성같이 등장 2. R-CNN 구조 먼저 주어진 이미지에서 selective search법으로 물체 후보 bounding box인 region proposal을 2000개 정도 구함 각 region proposal을 모두 잘라 patch로 만든다. pre-train한 CNN에 region proposal patch를 넣는다 CNN의 마지막 단은 fully connected layer인 SVM classifier를 붙여서 CNN을 ..
1. motivation semantic segmentation에서는 서로 다른 물체더라도 같은 class로 구분하는 한계가 있었다 최근에는 이런 서로 다른 물체도 구분하는 instance segmentation, panoptic segmentation 등이 등장했다 어떻게 가능할까? 서로 다른 물체를 구분하기 위해 필요한 기술이 object detection이라는 object를 탐지하는 기술이다 단순한 semantic segmentation보다 더욱 구체적으로 이미지를 인식하게 도와준다. 2. object detection이란? classification과 bounding box를 동시에 추정하는 문제 구체적으로 이미지 내 특정 object를 bounding box로 위치를 특정하고 해당 박스내 물체의..
FCN은 end-to-end구조로 학습이 가능하며 GPU 병렬처리도 가능하여 빠른 학습이 가능 end-to-end로 학습한다는 것은 model이 해당 task에 대해 분할하는 것이 아니라 한번에 학습한다는 것으로 성능도 보통 올라감 심지어 fully convolutional network는 low level, high level을 모두 고려하여 더욱 정교하게 (경계선도 잘 구별할정도로) semantic segmentation을 수행함 비슷한 시기에 semantic segmentation용으로 hypercolumn이라는 구조가 등장했다 저자가 같은 학교 다니면서 1*1 fully convolutional layer도 설명했고 layer를 융합하는 것도 설명했고 아무튼 비슷하다는 점에서 약간 뭐 그런게 있는..
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