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[논문리뷰] FaceNet에 대한 이해

이번에는 FaceNet 논문에 대해서 정리해보고자 합니다. (논문링크 - FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering) FaceNet은 2015년에 발표된 Face verification, recognition, clustering에 쓰이는 embedding 생성 모델입니다. 이 논문을 읽은지는 꽤 되었지만 따로 기록으로 남기진 않았는데, 오늘 정리해보고자 합니다. 그러면 바로 본론으로 들어가겠습니다. [FaceNet의 주요 특징과 장점] 제가 생각하기에 FaceNet의 주요 특징은 아래와 같이 2가지로 정리할 수 있을 것 같아요. 얼굴 사진이 주어지면, 이것을 직접적으로 n차원의 Euclidean space상의 벡터로 mapping..
이론/이미지인식 2022. 2. 9. 17:56
[논문리뷰] DeepLabv3+의 이해

이 글에서는 DeepLabv3+모델 논문인 'Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation' 에 대해 다뤄볼 예정입니다. (링크: https://arxiv.org/pdf/1802.02611.pdf) 이 논문을 읽어본 이유는지난 Semantic Segmentation 경연 때, 저의 최종 모델이 DeepLabv3+였기 때문입니다. 적어도 최종적으로 사용한 모델에 대해서는 논문을 보는 시간을 가져야겠다는 생각하에 이 글을 준비해봤습니다. 그러면 본론으로 들어가겠습니다! [DeepLabv3+의 주요 특징과 각 특징의 장점] 먼저 DeepLabv3+의 주요 특징 먼저 나열하겠습니다. ㆍASPP(Atrous Spa..
이론/이미지인식 2021. 11. 27. 22:32
[논문리뷰] YOLO Object Detection의 이해

9주차에 진행되는 부스트캠프 경연은 Object Detection에 관해 다룹니다. 따라서 팀원들과 이와 관련한 논문을 읽어보기로 했고, 처음 다룰 논문은 YOLO로 정했습니다. YOLO 논문 링크 아래는 제가 논문을 읽고 이해한 바를 정리한 글입니다. YOLO와 기존 다른 모델과의 차이점, YOLO의 architecture, training 과정, 장단점, 등에 관해 소개하겠습니다. [기존 2 stage Object detection과 YOLO의 차이점] R-CNN과 같은 (논문이 나온 시점 기준으로) 최신 Object dectection 방법은 이미지 안에서 obejct가 존재할만한 region을 추출해내는 과정(region proposal)을 수행한 후에, 추출된 region proposal에서 c..
이론/이미지인식 2021. 9. 27. 20:31
[논문리뷰] Faster R-CNN 이해

오늘은 Faster R-CNN에 대해 간단히 리뷰해보려 합니다. 논문링크↓ Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 원래는 Mask R-CNN 논문 이해 및 구현이 올해 첫 목표였는데요, 일단 Faster R-CNN 구현을 먼저 진행해보면 어떨까 고민하고 있습니다. 지난 Fast R-CNN 게시물을 보고 싶으시면 아래를 참고하시길 바랍니다. 2021.03.31 - [이론/이미지인식] - Fast R-CNN 이해 Fast R-CNN 이해 오늘 밖에 나갔는데 날씨도 따뜻하고 벚꽃도 많이 폈더라고요. 봄 옷 꺼내서 세탁을 왕창 했습니다. 본론으로... ㅎㅎ 지난 주에는 R-CNN 논문을 읽고 간략한 리뷰를 해봤..
이론/이미지인식 2021. 4. 12. 15:31
[논문리뷰] Fast R-CNN 이해

오늘 밖에 나갔는데 날씨도 따뜻하고 벚꽃도 많이 폈더라고요. 봄 옷 꺼내서 세탁을 왕창 했습니다. 본론으로... ㅎㅎ 지난 주에는 R-CNN 논문을 읽고 간략한 리뷰를 해봤습니다. 오늘은 R-CNN에 이어서 Fast R-CNN 논문을 다뤄보려 합니다. Fast R-CNN 논문링크 (저번주와 마찬가지로) 저의 목표는 Mask R-CNN 이해 및 구현을 위한 배경지식을 쌓는 것이기 때문에, 오늘 리뷰 역시도 세세한 내용 보다는 제가 이해한 바를 간략히 끄적여봤습니다. R-CNN에 대한 게시물은 아래를 클릭하면 보실 수 있습니다. 2021.03.23 - [이론/이미지인식] - R-CNN 이해 먼저 Fast R-CNN은 Object detection을 위한 모델입니다. 논문의 Abstract에서는 Fast R-..
이론/이미지인식 2021. 3. 31. 23:50
[논문리뷰] R-CNN 이해

안녕하세요. 계획에서 언급했듯이 Mask R-CNN의 이해를 위해 먼저 R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN에 대해 간략히 다뤄보려 합니다. 따라서 저의 블로그 첫 글을 R-CNN에 대한 게시물로 꾸미기로 했습니다! R-CNN을 이해하기 위해 논문 'Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation ' 을 읽어봤습니다. (논문링크) 저의 목표는 이 논문을 완전히 이해하는 것이 아니라 Mask R-CNN을 위한 기본 다지기였기 때문에, 이번 게시물은 제가 이해한 바를 간략히 작성하고자 합니다! (+ 개인적으로 흥미로웠던 부분도 끄적였습니다ㅎㅎ) R-CNN은 Object Detection을 위한..
이론/이미지인식 2021. 3. 23. 16:06
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