반응형 [CV] VggNet [출처]: Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition논문 요약: Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition논문 제목: Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition저자: Karen Simonyan, Andrew Zisserman발표된 학회: ICLR 2015요약이 논문은 대규모 이미지 인식을 위해 매우 깊은 컨볼루션 신경망(ConvNets)의 효과를 조사합니다. 저자들은 16~19개의 가중치 레이어를 가진 네트워크를 평가하여 네트워크 깊이가 정확도에 미치는 영향을 분석하였습니다. .. 2024. 6. 7. [CV] GoogleNet [출처]: Going Deeper with Convolutions"Going Deeper with Convolutions" 요약저자: Christian Szegedy, Wei Liu, Yangqing Jia, Pierre Sermanet, Scott Reed, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Vincent Vanhoucke, Andrew Rabinovich초록: 이 논문은 Inception이라는 깊은 컨볼루션 신경망 아키텍처를 소개하며, 이는 2014년 ImageNet 대규모 시각 인식 챌린지(ILSVRC14)에서 분류 및 검출 작업에서 최신 상태를 설정하는 데 기여했습니다. 특히 GoogLeNet이라는 변형은 네트워크의 깊이와 너비를 늘리면서도 일정한 계산 예산을 유지하도록.. 2024. 6. 7. [CV] AlexNet [출처]: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 주요 내용 요약: AlexNet 논문 (ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks)저자: Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E. Hinton1. 개요AlexNet은 ImageNet LSVRC-2010 콘테스트의 1.2백만 개의 고해상도 이미지를 1000개의 클래스에 분류하기 위해 개발된 대형 심층 합성곱 신경망(CNN)입니다.테스트 데이터에서 top-1 오류율 37.5%, top-5 오류율 17.0%를 달성했으며, 이는 이전 최첨단 기술보다 훨씬 우수한 성능입니다.이 신.. 2024. 6. 7. [CV] LeNet-5 [출처]: GradientBased Learning Applied to Document Recognition LeNet-5 논문은 Yann LeCun 등 여러 연구자가 1998년에 발표한 논문으로, 손글씨 숫자 인식을 위한 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)의 아키텍처를 제안합니다. 이 논문은 합성곱 신경망을 통해 이미지 인식 문제를 해결하는 방법을 제시하며, LeNet-5는 특히 손글씨 숫자 인식에서 큰 성과를 보였습니다.주요 내용 요약배경 및 목적: 전통적인 패턴 인식 기법은 주로 특징 추출과 분류 단계를 분리하여 수행했습니다. 하지만 LeCun 등은 자동으로 특징을 학습하고 분류하는 신경망을 제안했습니다.LeNet-5 아키텍처:입력층: 32x32 픽셀의 이미.. 2024. 6. 7. [CV] YOLO v8 [출처]: YOLOv8 Guideline Term Model Architecture Method 2024. 5. 23. [CV] YOLO v7 [출처]: YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors Term Model Architecture Method 2024. 5. 23. [CV] YOLO v6 [출처]: YOLOv6: A Single-Stage Object Detection Framework for Industrial Applications Term Model Architecture Method 2024. 5. 23. [CV] YOLO v5 [출처]: ultralytics/yolov5 Term Model Architecture Method 2024. 5. 23. [CV] DeepLab [출처]: DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs Term Model Architecture Method 2024. 5. 2. [CV] DreamFusion [출처]: DreamFusion: Text-to-3D using 2D Diffusion Term Model Architecture Method 2024. 5. 2. 이전 1 2 3 4 다음 반응형
