반응형 Semantic Segmentation4 기존 Semantic Segmentation 모델 알아보기 (feat. 기본기) 그냥 SOTA 모델 공부해서 찾아서 돌리기 식으로 하다보니 History가 부족한 것 같아서 찾아봤다. 이번 기회에 빠삭하게 알아보겠어. 일단 써놓고 예전 포스팅이랑 합치기도 해야겠다. Fully Convolutional Network (FCN) 원 논문은 14년 아카이브에 떴고 CVPR 15였다. https://arxiv.org/abs/1411.4038 (논문) 새삼 기술의 발전이 빠르다... 7년 되었네요 - 일반 classification은 ConvNet + fully connected layer (FC)로 이루어져있다. - 1*1 conv로 FC를 대체했다. 그러면 모두 conv 연산으로 이루어져 FCN이라 부른다. (이유: 위치 정보를 잃지 않기 위하여) - 참고로 이 논문이 나온 시절을 생각해.. 2022. 7. 26. [Semantic Segmentation 조사 1] FastFCN 리뷰 당분간 Semantic Segmentation 최근 논문들을 살펴보고 실험할 예정이다. 각각 논문 contribution이 다르니 이것저것 조합하여 최적의 성능을 내는 것이 목표이다. FastFCN은 저번 서베이에서 언급된 논문인데, 최신 모델이면서도 예전 FCN과 DilatedFCN에 대한 문제지적 덕분에 semantic segmentation을 처음 공부하는중에 이해가 많이 되어 추가하였다. FastFCN arxiv.org/pdf/1903.11816.pdf github.com/wuhuikai/FastFCN 일단 이 논문을 아주 짧게 요약하자면 이러하다. "원래 semantic segmentation에서 dilation을 쓰는 이유가 연산 코스트 때문이었잖음? 그래서 여기선 JPU를 제안해서 upsam.. 2021. 2. 16. [연구노트] Semantic Segmentation 살펴보기 팬옵틱에 이어 시맨틱 세그멘테이션 공부가 필요해져 오늘 서베이를 시작했다. Semantic segmentation은 픽셀단위의 classification이라고 보면 될 것 같다. semantic segmentation에서 주로 무슨 모델을 쓰고있는지를 몰라서 아래 글을 읽고 있다. 이미지 및 본문 내용 출처는 아래 링크이다. 2018년도 글. medium.com/nanonets/how-to-do-image-segmentation-using-deep-learning-c673cc5862ef 2020년도 글. medium.com/technovators/everything-you-need-to-know-about-image-segmentation-c684a3a61df7 개인적으로 두번째 글이 많은 연구를 커버한.. 2021. 2. 15. Rethinking Semantic Segmentation from a Sequence-to-Sequence Perspective with Transformers 읽어보기 글 작성에 앞서, 필자는 segmentation을 해보지 않았음을 밝힘. 구경하려고 읽어보았다. What is the paper about? - Task : Semantic Segmentation - Main idea : Transformer를 적용하자! 최근 핫했던 연구인 ViT의 방식을 따른다. # Keywords Semantic Segmentation, Transformer 서론. 무려 4일 전에 아카이브에 뜬 따끈한 논문이다. 어디에 accept되었다는 말은 못봤다. 저번에 회사에서 16*16 word images (ViT) 논문을 리뷰하여 발표할때 우스갯소리로 내 분야에도 적용한다음에 깃발 꽂으면 논문 한편 뚝딱이라고(?) 했던 기억이 난다. 그 당시 나는 저 논문이 BERTS와 더 유사하다고 .. 2021. 1. 5. 이전 1 다음 반응형
