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[Overview] YOLO 계열 Object Detection 정리 - (1) YOLO

순서: (1) YOLO (2016) (2) YOLOv2 (3) YOLOv3 (4) YOLOv4 YOLO (2016) Redmon, Joseph, et al. "You only look once: Unified, real-time object detection." Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2016. Paper: www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Redmon_You_Only_Look_CVPR_2016_paper.pdf Official code: pjreddie.com/darknet/yolo/ 논문에서 제시한 모델 구조는 위 ..

[Dataset] People-Art 데이터셋

People-Art 데이터셋은 서로 다른 style의 이미지에서 사람을 찾는 object detection 용 데이터셋입니다. Dataset download: github.com/BathVisArtData/PeopleArt Paper: arxiv.org/pdf/1610.08871v1.pdf Dataset Description 서로 다른 style의 이미지에 대해 잘 인식하도록 하는 문제를 Cross-depiction problem이라고 정의합니다. People-Art 데이터셋은 사진, 만화 그리고 41개의 화풍으로 구성된 총 43개의 style를 가집니다. 41개의 화풍 이미지는 WikiArt.org에서, 사진은 PASCAL VOC 2012 데이터셋에서, 만화 이미지는 Google에서 가져왔다고 합니다...

[Overview] R-CNN 계열 Object Detection 정리 (Two-stage detector)

순서: 1. R-CNN (2014) 2. SPP-Net (2015) 3. Fast R-CNN (2015) 4. Faster R-CNN (2016) 5. FPN (2017) (추가예정) 참고: yeomko.tistory.com/category/%EA%B0%88%EC%95%84%EB%A8%B9%EB%8A%94%20Object%20Detection?page=1 1. R-CNN (2014) Girshick, Ross, et al. "Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation." Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recogniti..

[PyTorch Implementation] 3D Segmentation model - VoxResNet, Attention U-Net, V-Net

PyTorch로 구현한 3D Segmentation 모델 3가지입니다. github.com/bo-10000/pytorch_3d_segmentation bo-10000/pytorch_3d_segmentation PyTorch implementation of VoxResNet, Attention U-Net and V-Net - bo-10000/pytorch_3d_segmentation github.com VoxResNet residual learning을 적용한 모델입니다. residual module(b)을 여러 겹 쌓은 구조를 가지고 있고, 중간중간 auxiliary classifier을 배치하여 그 결과를 합쳤습니다. MICCAI MRIBrainS challenge에서 1위를 차지했습니다. 논문 링크 ..

[Dataset] PASCAL VOC 2012 Segmentation 데이터셋 다운로드 및 사용법

PASCAL VOC 2012 Official Web: host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/ 데이터셋 다운로드: host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/#devkit 데이터셋 Docs: host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/devkit_doc.pdf PASCAL VOC 2012는 다음의 5가지 영상 인식 task를 위해 공개된 데이터셋입니다. Classification Detection Segmentation (Semantic, Instance) Action Classification Large Scale Recognition 보통 Detection 용으로 많이 사용되는 듯 한데, Segmentation을..

딥러닝 SOTA 논문 아카이브 사이트 Papers with Code

paperswithcode.com/Papers with Code - About Papers With CodePapers With Code highlights trending Machine Learning research and the code to implement it.paperswithcode.com 다양한 딥러닝 분야의 SOTA 모델을 한눈에 볼 수 있는 아주 유용한 사이트 Papers with Code입니다. 상단의 메뉴에서 Browse-State-of-the-Art 탭을 들어가면 카테고리를 선택할 수 있습니다. Vision, NLP, Medical 등의 대분류 안에 Semantic Segmentation, Image Classification 등의 소분류로 카테고리가 나눠져 있는데요, 현재 나누..

[딥러닝 논문리뷰] Deep Double Descent: Where Bigger Models and More Data Hurt (ICLR 2020)

ICLR2020에 발표된 논문인 Deep Double Descent: Where Bigger Models and More Data Hurt 를 바탕으로 정리한 글입니다. 다양한 Deep Learning task에서 발견되는 Double-descent라는 현상을 Model complexity 관점에서 해석하고, 어떤 경우에서는 Model complexity나 Train epoch를 증가시키는 것이 성능을 하락시킬 수도 있다고 주장합니다. Classical Statistics vs. Modern Neural Networks 1) Classical Statistics: Bias-variance trade-off에 따르면, Model complexity가 일정 수준 이상 커지면 Overfitting이 발생해 오..

청년전용 버팀목 전세자금대출 후기 - (2)

지난 이야기.. bo-10000.tistory.com/34 청년전용 버팀목 전세자금대출 후기 - (1) 원래는 월세를 내고 살았는데, 새로운 곳으로 이사를 가게 되어서 전세집을 구하기로 했습니다. 이사갈 지역에 미리 살고 있는 선배의 조언을 듣고 청년전용 버팀목 전세자금대출을 알아보았는 bo-10000.tistory.com 서울에서 지방으로 이사를 가는 나.. 청년전용 버팀목 전세자금대출을 받기로 결정하고 연차가 하나 남아서 한방에 해결하겠다는 마음으로 서류를 꼼꼼히 준비해 갔지만 정말 어림도 없었고.. 남의 돈 빌리는 것은 생각보다 힘들었다. 순서는 다음과 같아유 1. 청년전용 버팀목 전세자금대출을 선택한 이유 & 장단점 2. 대출 절차와 필요한 서류 3. 주의사항 2. 대출 절차와 필요한 서류 대출을..

🥨 이것저것 2020.12.18

청년전용 버팀목 전세자금대출 후기 - (1)

원래는 월세를 내고 살았는데, 새로운 곳으로 이사를 가게 되어서 전세집을 구하기로 했습니다. 이사갈 지역에 미리 살고 있는 선배의 조언을 듣고 청년전용 버팀목 전세자금대출을 알아보았는데, 생각했던 것보다 남의 돈 빌리는게 쉽지가 않았고.. 인터넷에 나와있는 정보들은 다 공식 홈페이지의 자료들을 긁어서 쓴 것들 뿐이라 직접 대출을 받은 과정과 후기를 작성해 보려구 합니당 저는 서울에 살고 있지만 지방에 원룸 자취방을 구해야 하는 상황이었고, 직장에 다니고 있어서 자주 내려가기 힘든 상황이었어요. 처음 받아보는 대출이었고, 직접 상담을 받아 보니 인터넷에서 알아본 것과 다른 내용들도 있어 공유하고자 합니다! 대출을 처음 해보는 청년들에게 많은 도움이 되었으면 좋겠어요.. 순서는 다음과 같아유 1. 청년전용 ..

🥨 이것저것 2020.12.18

[딥러닝 논문리뷰] Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples (CVPR 2019)

CVPR 2019에 발표된 논문인 Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples 를 정리한 글입니다. 데이터셋의 Class Imbalance를 해결하기 위해 새로운 Loss Design를 제안하는 논문입니다. Long Tailed Dataset 위 그림은 각 Class에 속하는 Sample의 갯수를 나타낸 그래프인데요, 일부 몇 개의 Class에만 Sample들이 몰려 있고, 대부분의 Class에는 매우 적은 수의 Sample이 있는 데이터셋을 Long Tailed Dataset이라고 합니다. 이러한 데이터셋을 가지고 학습한 모델은 일반적으로 성능이 잘 나오지 않는데, Large-scale, real-world 데이터셋들은 보통 Long Tailed..

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