논문 읽기/Object Detection2 Fast R-CNN 논문 제목 : Fast R-CNN논문 링크 : https://arxiv.org/pdf/1504.08083.pdf이번에 리뷰할 논문은 Fast R-CNN이다.논문 제목이 곧 모델명.. ㅋㅋㅋ 단순하지만 강렬하다.기존의 R-CNN이 상당히 느리다는 단점이 있다.GPU로 13초, CPU로 53초.. 실시간은 어림도 없고, 이미지 100장만 분석해도 1300초가 걸린다!또 기존 모델은 linear SVM, AlexNet(CNN), Bounding Box regressor 3개를 학습시켜야 해서 비효율적이다.따라서 이러한 단점들을 개선한 것이 이번 Fast R-CNN이다.한 번 살펴보자![후기]생각보다 술술 읽혀서 좋은 논문이다.구조도 깔끔하고, 단어 선택도 잘 되어있어 읽기 편했다.마지막에 저자의 질문을 바탕으.. 2024. 11. 2. Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation(R-CNN) 논문 제목 : Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation논문 링크 : https://arxiv.org/pdf/1311.2524.pdf이번에 읽을 논문은 Object Detection의 근간이라 할 수 있는 R-CNN이다.처음에 분량보고 쫄았는데(장장 21 page..), 찐 논문은 11 page까지고 나머지는 Appendix라 안심했다.[후기]질질~~ 끌다가 겨우 다 읽었다.일단 detection 논문은 처음이라... 읽다가 IoU? mAP? Hard negative mining? 하면서찾으면서 읽느라 좀 오래 걸렸다.논문 내용 자체야 예전에 따로 공부하며 알아서 비교적 이해는 쉬웠다.머신러닝 기술인 S.. 2024. 11. 2. 이전 1 다음
