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Computer Vision/Object Detection

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[논문읽기/2020] YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection 문서 버전 발표 버전 Link: https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf Abstract Convolutional Neural Network (CNN)의 정확도 개선을 위한 수많은 features들이 존재 이러한 feature들의 조합에 대해 대규모 데이터셋을 이용한 실제적 테스트와 결과에 대한 이론적 정당화가 요구됨 몇몇의 features들은 특정한 model에 국한되어 동작하거나, 특정한 problem에 국한되어 동작하거나, 소규모의 데이터셋에 대해서만 동작 반면에 대부분의 model, task, 데이터셋에 적용이 가능한 universal한 features들도 존재 Weighted-Residual-Connections (WRC), Cross-Stage-Partial-conne..
[논문읽기/2019] VisDrone-DET2019: The Vision Meets Drone Object Detection in Image Challenge Results Link: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCVW_2019/papers/VISDrone/Du_VisDrone-DET2019_The_Vision_Meets_Drone_Object_Detection_in_Image_Challenge_ICCVW_2019_paper.pdf Abstract - 총 33개의 object detection 알고리즘들에 대한 챌린지 결과를 나타냄. - 웹사이트: http://aiskyeye.com/ 1. Introduction - VisDrone-DET2019를 이용하여 10개의 미리 정의된 카테고리에 대해 detection을 수행 - 47개의 detection 기법들 중에 33개가 최신의 baseline 방법들보다 우수 2. Related Wor..
[논문 읽기/2019] Recent Advances in Deep Learning for Object Detection link: https://arxiv.org/pdf/1908.03673.pdf 첨부 파일에 논문 요약 수행
[논문 읽기/2019] Object Detection in Optical Remote Sensing Images: A Survey and A New Benchmark link: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1909/1909.00133.pdf Abstract 원격 탐사 영상에서 객체 검출(object detection)은 상당한 연구가 진행되었음에도 불구하고, 데이터셋과 딥러닝 기반 기법들에 대한 서베이는 부족한 상황 존재하는 데이터셋은 여러면에서 충분하지 못함: 이미지 개수, 카테고리가 적음, 다양성, 변화 등 컴퓨터 비전, 지구 관측 분야에 있어서 딥러닝 기반의 객체 검출과 관련된 포괄적인 리뷰를 수행 DIOR(DetectIon in Optical Remote sensing images) 데이터셋을 제안 23,463개의 이미지, 192,472개의 인스턴스, 20개의 객체 클래스들로 구성 1) 객체 클래스, 객체 인스턴스 개수, 전체..

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