DeNet: Scalable Real-time Object Detection with Directed Sparse Sampling DeNet: Scalable Real-time Object Detection with Directed Sparse Sampling 한줄요약 RPN을 학습시키거나, one-stage detector를 만들때 anchor 설계를 잘해줘야 하는데, anchor 설계같은 engineering 없이 b.box도 per-pixel classification으로 구하겠다 b.box의 각 꼭지점들도 classification으로 풀어서 쓰겠다. 즉, segmentation 처럼 per-pixel로 classification해서 박스의 꼭지점을 찾아서 proposal box를 뽑겠다. eq(1)에서 나오듯 그냥 naive 베이시언 확률로 박스에 오브젝트가 존재할 확률을 정의. 학습은 다 jointly하게 진행함. eq(.. 더보기 Amulet: Aggregation Multi-level Convolutional Features for Salient Object Detection Amulet: Aggregation Multi-level Convolutional Features for Salient Object Detection 한줄요약 Multi-scale의 정보를 학습으로 잘 합쳐서 Salient Object Detection을 잘 해보겠다. CNN에서 Multi-scale을 어떻게 다루면 좋을지는 아직 확실한 방법이 없는 상태. 여기선 모든 Scale의 feature를 혼합하여서 학습을 통해 알아서 잘 되기를 바라는게 큰 의미에서의 접근방법. 어떻게 합칠건지, 좋은 inference 결과를 얻기위해 어떻게 각 scale간의 정보를 주고받을건지도 제안함 Salient Object Detection이라는 일반적인 object detection과 달리 image에 하나의 objec.. 더보기 Prediction Deeper into the Future of Semantic Segmentation Prediction Deeper into the Future of Semantic Segmentation 한줄요약 ~겁나 어려운 문제 우리가 들고와봤어~ FAIR의 논문. 일반적인 Segmentation을 넘어서서 sequential frame을 input으로 받고 다음 frame 혹은 저~멀리 frame을 prediction하는 문제를 새로 제안함. CNN으로 미래를 예측하겠다! 제안하는 문제는 아래 그림과 같음 segmentation을 하긴 하는데 관측되지 않은(미래의) frame을 segmentation한 결과를 뽑아내겠다. 허허.. 자율주행에 필요한 기술이라고 주장 SOTA 모델로 Dilation10이라는 모델을 가져옴. 이걸 가져와서 여러형태로 만들어봄. rgb만 받고 다음 rgb 예측하는거, .. 더보기 이전 1 ··· 5 6 7 8 9 10 11 12 다음