Computer Vision43 SPPNet (2014) 논문 리뷰 SPPNet의 논문 이름은 Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition이다. 저자는 Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun이다. (링크)R-CNN은 object detection 데이터 셋인 PASCAL VOC dataset에 대해 성공적인 결과를 달성한 모델이다. Object detection 딥러닝 분야에서 가장 먼저 공부하는 모델이기도 하다. Abstract현존하는 deep cnn은 224 x 224 같은 고정된 사이즈의 이미지를 필요로 한다. 이는 인공적인 상황이며 임의의 사이즈의 이미지에 대한 recognition 정확도를 떨어뜨린다. 본 논문.. 2024. 4. 9. R-CNN (2014) 논문 리뷰 R-CNN의 논문 이름은 Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation이다. 저자는 Ross Girshick, Jeff Donahue, Trevor Darrell, Jitendra Malik다. (링크) R-CNN은 object detection 데이터 셋인 PASCAL VOC dataset에 대해 성공적인 결과를 달성한 모델이다. Object detection 딥러닝 분야에서 가장 먼저 공부하는 모델이기도 하다. PASCAL VOC는 Pattern Analysis, Statistical Modeling and Computational Learning Visual Object Classes의 약자로 옥스포드.. 2024. 4. 4. GoogLeNet = Inception v1 (2014) 논문 리뷰 GoogLeNet은 VGGNet와 마찬가지로 2014년 ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)에서 성공적인 결과를 달성한 모델이다. 또 다른 이름으로는 Inception v1 model이라고도 한다. (링크)GoogLeNet의 논문 이름은 Going Deeper with Convolutions이라는 심플한 이름이다. 저자는 굉장히 많은데 Christian Szegedy, Wei Liu, Yangqing Jia, 그리고 그 외 6인이다. AbstractILSVRC 2014의 classification과 detection을 해결하기 위해서 Inception이라는 deep convolutional neural network를 제안한다. 가장.. 2024. 4. 3. VGGNet (2014) 논문 리뷰 VGGNet은 2014년 ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)에서 성공적인 결과를 달성한 모델이다. VGGNet의 논문 이름은 VeryDeep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition로 Karen Simonyan과 Andrew Zisserman이 작성했다. Abstract Large-scale image recognition을 해결하기 위해서 convolutional network의 depth를 집중적으로 연구하여 accuracy를 어떤 영향을 주는지를 연구했다. 3 x 3의 작은 convolution filter를 가지고도 depth를 충분히 쌓는다면 좋은 결과를 도출할 수 .. 2024. 4. 1. AlexNet (2012) 논문 리뷰 AlexNet은 2012년 ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)에서 우승한 현대 CNN 모델의 시초격인 모델이다. AlexNet의 논문 이름은 ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks로 Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E. Hinton 3인이 작성했다. Abstract ImageNet LSVRC-2010에서 제공하는 1000개의 클래스를 가진120만의 high-resolution 이미지들을 분류하기 위해 Large deep convolutional neural network을 학습했다. 테스트 데이터에 대해서 top-1과 .. 2024. 2. 28. Introduction to Generative Models 이 포스트에서는 여러가지 생성모델의 발전 흐름과 간략한 분류를 정리하고자 한다.우선 생성 모델, Generative Models의 정의를 알아야 한다.생성 모델의 정의영문 위키의 generative model 문서를 보면 다음과 같이 정의한다. a generative model is a model of the conditional probability of the observable X, given a target ya discriminative model is a model of the conditional probability of the target Y, given an observation x 또는 A generative model is a statistical model of the joint .. 2024. 2. 26. 이전 1 ··· 4 5 6 7 8 다음
