RCNN 논문을 읽고 정리하면서 논문 하나하나를 리뷰하여 따로 포스팅하는 것 보단 각 특징들을 서로 비교하며 간단하게 정리하는게 좀 더 스스로에게 도움이 될 것 같았다. 때문에 논문에 언급된 내용들 전부가 해당 글에 있는 것이 아니라 굵직한(굵직하다고 생각된) 특징들만 있는 (간단) 비교 글임을 미리 언급한다. R-CNN (regions with CNN) R-CNN은 object detection에서 딥러닝을 최초로 적용시킨 모델이다. 이미지에 있는 data와 label을 input으로 하여 카테고리와 무관하게 물체의 region을 찾는 region proposal을 진행한다. proposal된 region으로부터 고정된 크기의 feature vector를 warping하여 CNN의 input으로 사용한..
SIMPLE ONLINE AND REALTIME TRACKING WITH A DEEP ASSOCIATION METRIC, Nicolai Wojke et al., 2017(DeepSORT)을 읽고 요약한 글입니다. ⏹️ Abstract 단순 온라인 및 실시간 추적(SORT)은 단순하고 효과적인 알고리즘에 초점을 맞춘 다중 객체 추적(MOT)에 대한 실용적인 접근법이다. 본 논문에서는 SORT의 성능을 향상 시키기 위해 외관(appearance) 정보를 통합한다. 이로 인해 더 오래 occlusion된 객체를 추적할 수 있어 ID 스위치의 횟수를 효과적으로 줄일 수 있다. 본 논문은 visual appearance space에서 가장 가까운 이웃 쿼리를 사용하여 measurement-to-track asso..
SIMPLE ONLINE AND REALTIME TRACKING, Alex Bewley et al., 2017을 읽고 요약한 글입니다. ⏹️ Abstract 본 논문은 온라인 및 실시간 응용 프로그램에 대해 객체를 효율적으로 연결하는 것이 중점인 다중 객체 추적(MOT)에 대한 실용적인 접근 방식을 탐구한다. 이를 위해 detection quality는 tracking 성능에 영향을 미치는 핵심 요소로, detector를 변경하면 tracking을 최대 18.9%까지 개선할 수 있다. track 구성 요소에 칼만 필터와 헝가리안 알고리즘과 같은 기본적인 조합만 사용했음에도 불구하고, 이 접근 방식은 최첨단 온라인 tracker에 맞먹는 정확도를 달성한다. 또한 tracking 방법이 간단하기 때문에 tr..
⏹ Contrastive learning이란? Contrastive learning이란 self-supervised learning(자기 주도 학습)의 주된 학습 방법으로 데이터들 간의 특정한 기준에 의해 유사도를 측정하기 위해 샘플 데이터 간의 비교를 통해 학습된 표현 공간(representation space) 상에서 비슷한 데이터는 가깝게, 다른 데이터는 멀게 존재하도록 표현 공간(representation space) 을 학습하는 것이다. ➡ Self-supervised learning 비지도학습의 한 분야에 속하는 방법으로 스스로 supervision을 주는 방법으로 라벨링이 되어 있지 않은 데이터로 학습을 진행한다. positive pair와 negative pair로 구성되며 입력쌍에 대해 ..
( 진행했던 폐렴 진단 프로젝트 링크 : https://github.com/YOOHYOJEONG/AIFFEL_LMS_project/blob/master/ex11/ex11_Pneumonia_Diagnosis.ipynb ) GitHub - YOOHYOJEONG/AIFFEL_LMS_project Contribute to YOOHYOJEONG/AIFFEL_LMS_project development by creating an account on GitHub. github.com 위 링크의 폐렴 진단 프로젝트를 진행하면서 모델 학습 결과로 epoch를 진행하면서 나오는 train 데이터셋과 validation 데이터셋의 loss, accuracy, precision, recall 결과를 함께 출력하여 그래프로 시각..
