CVPR2015

[IC2D] Going Deeper with Convolutions (CVPR2015)

2023.02.17

안녕하세요. 지난 포스팅의 [IC2D] Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition (ICLR2015)에서는 ILSVRC 2014에서 2등을 차지한 VGGNet에 대해서 리뷰를 해보았습니다. 오늘은 ILSVRC 2014에서 1등을 차지한 GooLeNet에 대해서 리뷰를 해보도록 하겠습니다. 대부분의 사람들한테는 VGGNet이 좀 더 인기가 많은 편 입니다. 아무래도 GooLeNet을 설계하는 과정에서 filter size를 아주 다양하게 적용하였는데 이 부분이 조금 난해하기 때문이라고 생각이 드네요. 오늘은 GooLeNet의 동기와 전체 네트워크 구조, 그리고 실험 결과와 함께 실제로 구현한 결과를 말씀드리도록 하겠습니다. Ima..

논문 함께 읽기/2D Image Segmentation (IS2D)

[IS2D] Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation (CVPR2015)

2023.02.16

안녕하세요. 오늘은 2015년에 나온 FCN이라는 약어로 유명한 Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation을 보도록 하겠습니다. 논문 출처 : https://people.eecs.berkeley.edu/~jonlong/long_shelhamer_fcn.pdf 0. Abstract 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network; CNN)은 입력 이미지의 특성의 계층을 얻는 강력한 모델입니다. 본 논문에서는 CNN만으로 신경망을 구성하였으며, end-to-end, pixel-to-pixel 방식으로 학습을 하고, semantic segmentation에서 SOTA 성능을 달성하였습니다. 본 논문에서 주의깊게 봐야할 점은 처음부터 끝까..

[IC2D] Going Deeper with Convolutions (CVPR2015)

[IS2D] Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation (CVPR2015)

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