반응형 [CV] Deformable Convolutional Networks [출처]: Deformable Convolutional Networks "Deformable Convolutional Networks" 요약저자: Jifeng Dai, Haozhi Qi, Yuwen Xiong, Yi Li, Guodong Zhang, Han Hu, Yichen Wei소속: Microsoft Research Asia요약: 컨볼루션 신경망(CNN)은 고정된 기하 구조로 인해 기하 변환을 모델링하는 데 어려움을 겪습니다. 이를 해결하기 위해 저자들은 변형 가능 컨볼루션(deformable convolution)과 변형 가능 RoI 풀링(deformable RoI pooling)을 도입했습니다. 이 모듈들은 추가적인 감독 없이 대상 작업에서 학습된 오프셋을 기반으로 공간 샘플링 위치를 조정하여.. 2024. 6. 7. [CV] Cascade R-CNN [출처]: Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection 요약:논문 "Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection"은 객체 검출 성능을 향상시키기 위한 새로운 접근 방식을 소개합니다.요약:Cascade R-CNN은 훈련 중 과적합 문제와 추론 중 품질 불일치 문제를 해결하기 위해 고안된 다단계 객체 검출 프레임워크입니다. 낮은 교차 비율(IoU) 임계값으로 훈련된 전통적인 객체 검출기는 종종 잡음이 많은 검출 결과를 만듭니다. 훈련 중에 IoU 임계값을 높이는 것은 양성 샘플의 감소와 검출기의 최적 IoU와 입력 가설 간의 불일치로 인해 성능 저하를 초래할 수 있습니다.주요 기여:다단계 아.. 2024. 6. 7. [CV] EfficientDet [출처]: EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection "EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection" 요약이 논문은 효율성과 확장성을 염두에 두고 설계된 새로운 객체 탐지기 모델 군인 EfficientDet을 소개합니다. 주요 기여는 다음과 같습니다:BiFPN (양방향 피라미드 네트워크): EfficientDet은 효율적이고 빠른 다중 스케일 특징 융합을 가능하게 하는 가중 양방향 피라미드 네트워크(BiFPN)를 도입합니다. BiFPN은 학습 가능한 가중치를 사용하여 다양한 입력 특징의 중요도를 결정하여 융합 과정을 향상시킵니다.복합 스케일링 방법: 이 논문은 백본, 특징 네트워크, 박스/클래스 예측.. 2024. 6. 7. 이전 1 다음 반응형
