Semantic Segmentation2 Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation 논문 리뷰 DeconNet에 대해 알아보자 원 논문은 여기에서 확인 할 수 있다. Abstract VGG 16 레이어 네트워크에서 채택된 convolution layer위에 네트워크를 학습시킴 Deconvolution Network는 Deconvolution 및 Unpooling layer로 구성 기존의 Fully Connected Network가 가지고 있는 한계점을 극복하기 위해 심층 deconvolution네트워크와 proposal-wise prediction을 통합하였다. 결과, Detail한 측면과 Mutiple scales한 측면에서 기존 대비 많은 효과가 있었다. Introduction Convolution Neural Network(CNN)은 image classification, object det.. 2021. 12. 15. Semactic Segmentation 기초 개념 본 포스팅은 Case By Case Tistory를 복습한 것임을 밝힙니다. 우선, Semantic Segmentation에 대해 알아보기 이전에, Computer Vision의 대표적 Task 2가지인 Object Detection과 Image Segmentation의 차이에 대해 알고 있어야 합니다. 해당 그림을 보면, Object Detection은 여러 객체(Multiple Objects)를 감싸는 Bounding Box(테두리 박스)를 각각 만드는 Localization을 수행하고, 이 Bounding Box가 가지는 객체(class)가 무엇인지에 대해 Classification을 수행합니다. 반면 Segmentation은 Bounding Box 없이 객체의 포토샵 누끼를 따듯 경계선을 정확히 .. 2021. 12. 15. 이전 1 다음
