R-CNN
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[Image Object Detection] Faster R-CNN 리뷰Recommender System/논문 및 블로그 리뷰 2019. 2. 14. 16:47
이전 포스팅 [Image Object Detection] R-CNN 리뷰 에 이어서, Faster R-CNN 까지 리뷰해 보았다. 그리고 중간 단계인 Fast R-CNN에 대한 리뷰도 포함되어 있다. 사실 논문은 겉핥기 정도로 중요한 부분만 들여다봤다. 아직 봐야할 next work가 산더미이기 때문에, 직관적인 이해와 loss function 정도를 이해한 내용을 바탕으로 작성하였다. 직관적인 이해는 쉽지만, 내부 구조를 자세히 들여다보면 꽤나 복잡한 모델임을 알 수 있다. Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks Fast R-CNN R-CNN의 메인 아이디어는 기존의 descriptor를 이용한 Ima..
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[Image Object Detection] R-CNN 리뷰Recommender System/논문 및 블로그 리뷰 2018. 12. 12. 22:02
Contents based한 추천 알고리즘 설계 방법에는 크게 정형 데이터와 비정형 데이터를 이용하는 방법이 있다. 최근 관심있게 보고 있는 것이 비정형 데이터인데, 비정형 데이터의 대표격인 Image feature를 이용한 CB 방식을 공부중이다. 이미지 쪽은 학생 시절 Image Search를 가라(?)로 구현해 본 이후 한번도 들여다 본 적이 없기에 이번 기회에 제대로 공부해야 할 필요성을 느꼈다. 그 중에서도 Object detection에 대해 천천히 논문 리뷰를 진행하면서 이미지에 대한 공부를 진행할 요량이다. 개인적으로 빠른 공부에 가장 좋은 것은 SOTA 방식의 접근법을 역추적하며 히스토리에 대해 공부하는 방법이라고 생각한다. 그래서 첫 번째 리뷰할 논문은 R-CNN에 관한 논문으로 선정하..