YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection, Ao Wang, et al., 2024 를 읽고 요약, 정리한 글입니다.github : https://github.com/THU-MIG/yolov10 ◼️contrbution- 기존 YOLO 아키텍쳐는 NMS에 대한 의존성이 높아 정확도는 향상시키지만 latency를 초래함.- 본 논문은 NMS 없는 YOLO 모델을 만들기 위해 이중 할당 전략을 제안하여 중복 예측 문제를 해결함.- 본 논문은 계산 중복을 줄이기 위해 lightweight classification head, spatial-channel decoupled downsampling, rank-guided block design을 포함한 아키텍쳐를 제안함. ..
YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information, Chien-Yao Wang, et al., 2024 을 읽고 요약, 정리한 글입니다. github : https://github.com/WongKinYiu/yolov9 ◼️ Contribution- 현존하는 심층 신경망 구조를 reversible fuction의 과점에서 이론적으로 분석하고 이러한 프로세스를 통해 이전에는 설명하기 어려웠던 많은 현상들에 대해 설명함.- 이러한 분석을 기반으로 PGI와 auxiliary reversible branch를 설계하고 좋은 결과를 얻음.- PGI는 deep supervision이 아주 깊은 신경망 구조에서만 사용할 수 ..
Self-Supervised Video Transformer(CVPR'22-Oral), Kanchana Ranasinghe, Muzammal Naseer et al.를 읽고 요약&정리 한 글입니다. ⏹ Abstract 본 논문에서는 라벨링이 되지 않은 비디오 데이터를 사용하여 video transformers에 대한 self-supervised training을 제안한다. 주어진 비디오에서 다양한 spatial size와 frame rates로 local 및 global spatio-temporal view를 생성하고 action의 spatio-temporal variations에 불변(invariant)하기 위해 동일한 비디오를 나타내는 다른 특징을 matching시키는 것을 추구한다. 본 논문에서 제..
