Total Post32 [논문 리뷰] YOLO (You Only Look Once:Unified, Real-Time Object Detection) You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection Abstract 이전 연구에서는 Classifier를 따로 만들어서 사용하는 2 Stage 모델을 흔히 사용하였다. 이 논문에서는 Box Regression과 Class의 확률 예측을 동시에 수행하는 방법을 제안한다. 하나의 Network로 진행되기 때문에 논문의 이름처럼 한 번만 모델을 거치면 위치와 Class를 모두 알 수 있게 되는 것이다. 이 모델 구조의 장점은 빠르다는 것인데, 45 FPS를 보였고, Fast YOLO의 경우 155 FPS를 보였다. 심지어 정확도 측면에서 다른 모델과 비슷한 mAP를 보였다. 1. Introduction 사람의 경우 사진을 보자마자 빠르고 정확하게 물체의 위치와 .. 2022. 9. 14. [Calculus] 이중적분 / 푸비니 정리 이중적분 고등학교에서는 적분을 하나의 변수에 대해서만 했을 것이다. 우리는 다변수 함수를 배웠기 때문에 여러 변수에 대해 적분을 진행할 수 있고, 변수 2개에 대하여 적분하는 것을 이중적분이라고 한다. 방법은 간단하다. 적분을 각 변수에 대해서 각각 1번씩 총 2번 적분하면 되는 것이다. 먼저 이중적분의 정의부터 알아보자. 이중적분 직사각형 모양의 영역 B에서 f(x, y)의 이중적분을 다음과 같이 극한값으로 정의한다. 이때 Bij는 다음과 같이 정의되고, Pij는 Bij 위의 한 점을 의미한다. 이중적분의 의미를 생각해보기 위해 다음 예시를 확인해보자. f(x, y) = 5, B = {(x, y) : 0 2022. 9. 5. [논문 리뷰] Faster R-CNN Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks Abstract 이 당시 Object Detection을 수행하는 SOTA 모델들은 모두 물체의 위치를 찾기 위해 Region Proposal Algorithm을 사용하였다. SPPnet이나 Fast R-CNN은 Region Proposal 계산을 Bottleneck으로 생각하여 이를 줄이는 방법으로 Running time을 줄였다. 이 논문에서는 RPN을 소개한다. 이는 Fully Convolution Network이며, 물체의 경계와 확률 값을 픽셀 단위로 예측한다. 이를 Fast R-CNN과 합쳐서 하나의 Network로 만들었다. RPN은 요즘 트렌드인 At.. 2022. 9. 2. [Calculus] 테일러 정리 테일러(Talyor) 정리 테일러 정리는 수학을 사용하는 학문이라면 필수적이라고 볼 수 있다. 테일러 정리는 근사값과 오차를 쉽게 구하는 방법으로 실용적인 부분이 많다. 우리는 변수가 두 개 이상인 다변수 함수에 대해서 구할 것이기 때문에 편미분을 간단히 표기하기 위해 D라는 기호를 다음과 같이 정의한다. f(x, y)가 어떤 열린집합 U에서 (n + 1)번 미분가능한 함수이고, v = (h, k)라고 하자. U의 두 점 P = (a, b)와 P + v = (a + h, b + k)를 연결하는 선분이 U에 포함될 때, 즉 모든 t in [0, 1]에 대해 P + tv가 U에 속할 때, 다음 식을 만족하는 c가 존재한다. 이를 테일러 전개식이라고 한다. 위의 테일러 전개식에서 를 (n - 1)차 테일러 다.. 2022. 8. 29. [선형대수학] Solution Sets of Linear Systems Solution Sets of Linear Systems Solution Set (해집합)은 지금까지 계속 우리가 구하고 싶었던 것이다. 이 포스팅에서는 벡터를 이용한 Solution Set들을 얘기해보겠다. Homogeneous Linear System 우리는 System of Linear Equation이 Ax = 0로 표현될 수 있을 때, Homogeneous라고 말한다. x = 0일 때, 해가 존재할 수 있으므로, 최소 1개의 Solution이 존재한다. 그리고 0 벡터가 해일 때, 이를 Trivial Solution이라고 말한다. 하지만 우리는 Nontrivial Solution이 존재하는지가 주요 관심사다. 이에 대해 확인하는 방법은 이전 포스팅에서 다뤘다. 적어도 한 개의 Free Varia.. 2022. 8. 23. [논문 리뷰] U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation Abstract 딥러닝 네트워크의 경우에 Sample에 대한 의존도가 크다. 이 연구에서도 Data Augmentation 학습 방법을 소개하고, U-Net이라는 네트워크를 소개한다. U-Net은 2개의 Part로 나뉠 수 있는데, Context를 파악하는 Contracting Path와 Localization의 정확도를 올려주는 Expanding Path이다. 이 두 가지 Path는 서로 대칭적으로 존재한다. 이 모델의 경우 아주 적은 Sample로도 학습이 잘 되었고, ISBI Challenge에서 이전 우승 모델보다 높은 성능을 보였다. 1. Introduction 본 논문에서는 CNN.. 2022. 8. 22. 이전 1 2 3 4 5 6 다음
