cvpr20172 [DNN] Densenet 논문리뷰 및 구현 (CVPR2017) 안녕하세요 pulluper 입니다. 오늘은 CVPR2017 에 best paper 를 받은 "Densely Connected Convolutional Networks" 에 대해서 알아보고 이해를 위한 간단한 layer 를 pytorch 로 구현 해보겠습니다. :) arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf 1. background 이 시기의 네트워크 들은 점점 깊어지고 (e.g. vgg) 정확해지며, 짧은 connection (short path) 들을 (e.g. resnet)많이 사용하기 시작했습니다. 연결이 있다면 더 학습하기 쉽다고 논문에서 언급합니다. 이러한 observation 들을 가지고 많이 연결을 하여 각 layer 간의 최대한의 정보흐름을 이용하자는 것이 densenet 입니다... 2021. 4. 13. [Object Detection] YOLO v2 논문리뷰 및 코드구현(CVPR2017) 안녕하세요 pulluper 입니다 :) 이번에는 one-stage detection의 시초라고 할수 있는 yolo 의 version 2 에 대하여 알아보겠습니다. yolo 라는 이름은 (you only look once) 의 줄임말인데요, 이 시기에는 Faster rcnn toward real-time ~ 이라는 2 stage detection 이 나온 상태며, 속도는 5 fps 정도로 논문에 나와있었습니다. 이것이 빠른 축에 속해있기 때문에 yolo 는 비슷한 성능을 내면서도 속도가 매우 빠르다는 것을 장점으로 내세워 이런 이름을 정하였습니다. 2020 년 7월 기준으로 yolo v5 라는 이름의 github repo version 까지 나와있습니다. https://github.com/ultralyti.. 2020. 7. 16. 이전 1 다음
