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논문 리뷰11

[논문 리뷰] Learningn both Weights and Connections for Efficient Neural Network https://arxiv.org/pdf/1506.02626.pdf Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Network, 논문을 바탕으로 작성하였습니다. https://github.com/jack-willturner/deep-compression 코드 참고 1 Abstract 기존 Network들은 학습을 하기 이전에 architecture들을 고정시키기 때문에 학습 단계에서 구조를 발전시키는 방법에 제한이 있었다. 이 제한을 해결하기 위해서 본 논문은 Accuracy를 낮추지 않으면서, 중요한 connection만 학습시켜 저장공간을 줄이고 계산량을 줄이는 방법을 제안한다. 불필요한 connections 들을 없애는 작업인 pruning.. 2022. 5. 23.
[논문 리뷰] Human Pose Estimation for Real-World Crowded Scenarios https://arxiv.org/pdf/1907.06922.pdf Human Pose Estimation for Real-World Crowded Scenarios 논문을 참고하여 작성하였습니다. Abstract 본 논문은 crowded people에 대한 human pose estimation 이다. Crowded people estimation의 어려운점이 있다면, 물체와 사람의 맞물림(occlusion)으로 인해 사람의 몸이 안보이는 경우 환경으로 인해 부분적으로 보이는 경우 이를 해결하기 위해 여러 방법이 쓰인다. 몸 일부 중 맞물린 부분을 명쾌하게 detect하기 Synthetic Generated dataset JTA의 사용 (data extension) 1 Introduction 여태까지 나.. 2022. 4. 14.
[논문 리뷰] Mask R-CNN https://arxiv.org/pdf/1703.06870.pdf : Mask R-CNN 논문을 바탕으로 작성하였다. Mask R-CNN Instanace Segmentation은 이미지 내에 존재하나는 모든 객체를 탐지하는 동시에 각각의 경우를 정확하게 픽셀 단위로 분류하는 task이다. Preview Faster R-CNN의 RPN에서 얻은 RoI에 대하여 객체의 class를 예측하는 classification branch, bbox regression을 수행하는 box regression branch와 평행으로 segmentation mask를 예측하는 mask branch를 추가한 구조를 가진다. → Mask branch는 각각 RoI에 작은 크기의 FCN이 추가된 형태이다. Segmentatio.. 2022. 4. 4.
[논문 리뷰] R-CNN 시리즈 https://arxiv.org/pdf/1311.2524.pdf : Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation Tech report (v5) https://arxiv.org/pdf/1504.08083.pdf : Fast R-CNN https://arxiv.org/pdf/1506.01497.pdf : Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 위 논문들을 참고하여 작성하였다. Input 이미지 속 사물, 사람, 동물 등을 detect 하는 Detection 분야에 한 획을 그은 R-CNN 시리즈에 대해 리뷰하.. 2022. 4. 4.
[논문 리뷰] Higher HRNet https://arxiv.org/pdf/1908.10357.pdf HigherHRNet: Scale-Aware Representation Learning for Bottom-Up Human Pose Estimation 논문을 참고하여 작성하였다. Abstract 기존 Bottom Up 의 어려운 점은 scale variation을 해결하지 못하여 small person의 pose Acc가 낮다는 점이었다. 이를 해결할, 본 논문에서는 HigherHRNet, 새로운 bottom-up human pose estimation method을 제공한다. High-resolution feature pyramid를 이용하여 scale-aware representation들을 학습하고, 학습동안 multi-resolu.. 2022. 4. 2.