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    [논문읽기] 07-1. DCGAN MNIST With Tensorflow
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    [논문읽기] 07-1. DCGAN MNIST With Tensorflow

    from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals In [0]:!pip install tensorflow-gpu==2.0.0-beta0 Requirement already satisfied: tensorflow-gpu==2.0.0-beta0 in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (2.0.0b0) Requirement already satisfied: absl-py>=0.7.0 in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from tensorflow-gpu==2.0.0-beta0) (0.7.1) Requirement already satis..

    [논문읽기] 07. DCGAN
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    [논문읽기] 07. DCGAN

    "상상력이 탄생시킨 DCGAN"0. AbstractComputer Vision 분야에서 CNN을 이용한 지도 학습 방법은 많이 채택되어왔다. 하지만 비교적 비지도 학습 CNN은 주목받지 못했다. 이 논문에서는 지도 학습과 비지도 학습간의 성과 차이를 줄이기 위해 노력할 것 이다. 이를 DCGAN이라고 부를 것이다.1. IntroductionDCGAN이 대부분의 세팅에서 안정적으로 학습하는지 보고, 평가할 것이다.다른 비지도 학습 방법들과 비교하기 위해서, 이미지 분류 과제에 학습되었던 식별자(D)를 이용할 것이다.GAN에 의해 학습된 ..

    [논문읽기] 06. Faster R-CNN
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    [논문읽기] 06. Faster R-CNN

    ‘RPN + Sharing Computation’Collabo0. Abstract이전에 SPPnet, Fast R-CNN등이 등장하면서 running time을 줄이는등 성과를 내고있었다. 위 논문에서는, 모든 이미지의 convolutional features를 공유하면서 region proposal을 구하는데에 cost-free에 가깝게하는 Region Proposal Networks (RPN)에 대해 설명할 것이다. RPN은 fully convolutional network로서 동시에 물체의 경계를 예측하고, 물체의 위치에 대한 점수를 예측한다. RPN은 ..

    [논문읽기] 05. Fast R-CNN
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    [논문읽기] 05. Fast R-CNN

    “R-CNN ++”0. AbstractFast R-CNN은 이전의 과정들에 비해서 training / test 속도를 증진시켰고, detection accuracy도 증가시켰다. R-CNN보다 훈련 속도가 9배 빠르고, test는 213배 빠르고, mAP또한 높다.1. Introductionimage classification에 비해 object detection은 복잡한 방법을 요구한다는 데에서 더 도전적인 일이다. 그러한 복잡성 때문에, 많은 현재 접근 방법들이 multi-stage pipelines로 모델을 학습하기에 느리고, 세련되지 않았다. 복잡성은 detection이 객체에 대한 정확한 localization을 요구하는데서 발생하는데, 이는 두 가지 문제를 발생시킨다...

    [논문읽기] 04. R-CNN : Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation Tech report
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    [논문읽기] 04. R-CNN : Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation Tech report

    "Region Proposal X CNN"0. AbstractR-CNN은 2가지 아이디어를 기반으로 탄생했다.(1) localize와 object segment를 위해 high-capacity CNN을 상향식으로 region proposal을 적용할 수 있다. (region proposal + CNN)(2) labeled된 training data가 부족할 때, domain 기반으로 fine-tuning거친 사전 지도학습(pre-trained)을 이용해서 성능을 매우 높일 수 있다. (pre-trained + fine-t..

    [논문읽기] 03. Deep Neural Networks for Object Detection
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    [논문읽기] 03. Deep Neural Networks for Object Detection

    “ DNN, 객체 인식의 시작 ”0. AbstractDNN(Deep Neural Networks)은 image classification에서 뛰어난 성능을 보였다. 이 논문에서는 한 단계 더 나아가서 분류뿐만 아니라, 다양한 클래스의 객체를 localizing하는 것을, DNN을 이용해서 객체를 인지(Object Detection)할 것이다. 조금의 네트워크를 통해 비용 대비 좋은 성능을 내는 것을 Multi-scale 추론이라고 하고 이 과정을 통해 Object Detection을 할 것이다. Pascal VOC 데이터에 대해 성능을 측정할 것 이다.1. Introduction이미지에 대해서 완벽히 이해하기 위해서, 더 정..

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