1. instance segmentation의 기본 그 동안 배운 object detection, semantic segmentation은 2018년 이후 연구를 잘 안하는 추세 instance segmentation과 panoptic segmentation으로 고도화되었기 때문에 semantic segmentation의 한계점으로 서로 다른 물체더라도 같은 class에 속하면 같은 색으로 구분한다는 것이었다. 이것을 극복하고 서로 다른 물체라면 같은 class더라도 다른 색으로 구분하는 기술이 instance segmentation이다. 서로 다른 물체라면 구분한다는 점에서 응용가능성이 더 높다 파이썬의 instance개념처럼 서로 다른 instance를 구분하겠다는 것이다. instance segme..
1. motivation R-CNN family는 Region proposal을 하고 각각 detection하는 2단계 구조(two-stage detector) 그러나 때로는 정확도를 조금 포기하더라도 real time detection 개념으로 매우 빠르게 실시간에 detection하는 것이 필요할 때가 있다 ROI pooling을 제거하여 single stage로 detection이 가능한 모형들이 등장했다 2. YOLO 먼저 input 이미지를 S*S grid로 나눈다 각각의 grid cell에 대해 B개의 bounding box를 고려한다 각 box에 대한 중앙점의 좌표와 너비,높이 (x,y,w,h) 4개의 위치 모수 그리고 object를 포함하는지 안하는지 confidence score를 계산 ..
1. 학습관점 R-CNN은 오직 마지막 단의 SVM classifier만 학습 가능 Fast R-CNN은 첫 feature map을 뽑는 CNN도 학습이 가능 Faster R-CNN은 region proposal network로 모든 과정이 학습 가능 R-CNN에 언급 한번 안한 box regression이 있다는 것이 특이한데 실제로 가능하다고 한다 2. input size 관점 R-CNN은 CNN을 2000번 돌리며 CNN에 들어가는 input size는 고정되어있다 Fast R-CNN 이후는 ROI pooling을 이용하여 CNN의 input size를 임의로 해도 동작하도록 만들었다 3. region proposal 관점 Fast R-CNN까지 region proposal로 selective se..
1. motivation 이전 fast R-CNN이 region proposal을 selective search로 구해서 학습이 불가능해 성능 향상에 결국 한계가 있다는 점 사실 진정한 object detection 목적이랑 먼저 bounding box 후보군을 선정한다는게 조금 아쉬운 부분 neural network 기반으로 학습 가능한 region proposal을 제안하여 모든 구조가 end-to-end로 학습이 가능하게 만들었다 2. Intersection over Union 두 영역의 합집합에 대하여 겹치는 영역의 비율 3. anchor box 생성한 feature map에서 n*n spatial map(논문에서는 3*3)을 sliding window 시키면서 spatial map의 중앙 포인트..
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 ..
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