Object detection

Mask R-CNN 논문 review (1부)

석사 과정 동안 진행한 프로젝트의 딥러닝 기술 중 하나였던 Mask R-CNN에 대하여 복습을 위해 논문 review를 진행하게 되었습니다. 제 생각을 작성한 글은 밑줄 표시하겠습니다. 요약 Faster R-CNN에서 instance mask를 prediction하는 branch를 병렬로 추가하여 Mask R-CNN 설계 이는 Faster R-CNN에서 약간의 overhead(5fps)를 추가하여 instance mask 결과를 시각화할 수 있게 개선되었다. 1. 개요 본 논문의 목표는 Faster R-CNN을 확장하여 새로운 instance segmentation framework를 제안하는 것이다. 위 Figure 1.과 같이 Mask R-CNN은 기존 Faster R-CNN에서 RoI Align 기..

DETR:End-to-End Object Detection with Transformers 논문 리뷰

Abstract 본 논문은 object detection에서 direct set prediction problem을 해결하기 위해 제안되었다. DETR 특징 NMS(non-maximum suppression)과 anchor generation과 같은 부가 component 제거 이분 매칭(bipartite matching) transformer encoder-decoder architecture 병렬 예측 Introduction 본 논문은 end-to-end 구조를 활용한 object detection 연구를 진행하며 transformer 구조를 사용한다. DETR은 이미지 내 모든 객체를 한번에 예측하고 predicted object와 groud truth 간에 이분 매칭을 수행 후, loss func..