성장通

Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners He, Kaiming, et al. "Masked autoencoders are scalable vision learners." Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2022. Abstract 해당 논문에서 제시한 Masked Autoencoder(이하 MAE)는 Autoencoder 방식과 Self-supervised Learning을 결합한 모델로, asymmetric encoder-decoder 모델 구조를 가진다. 기존 자연어처리 분야에서 많이 사용되던 Masked language modeling을 이..

Large Kernel Matters -- Improve Semantic Segmentation by Global Convolutional Network Chao Peng, Xiangyu Zhang, Gang Yu, Guiming Luo, Jian Sun; Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017, pp. 4353-4361 Abstract 네트워크 아키텍처 디자인 연구에 있어, 당시 트렌드는 큰 커널 대신 작은 필터(1x1 혹은 3x3)를 여러 개 쌓는 형태를 선호하는 모습을 보였다. 이는 이미지 처리 분야에서 같은 컴퓨팅 자원 소모 대비 성능이 좋았기 때문인데, Semantic Se..

RefineNet: Multi-Path Refinement Networks for High-Resolution Semantic Segmentation Guosheng Lin, Anton Milan, Chunhua Shen, Ian Reid; Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017, pp. 1925-1934 Abstract 지금까지 리뷰한 논문들은 성공적인 Semantic Segmentation을 위해 이미지 처리의 자타공인 강자, CNNs를 수정한 구조들을 제시하였다. 기본적인 CNN은 층을 거칠수록 resolution이 낮아진다는 문제를 해결하기 위해 Upsampling이나 Dil..

Dilated Residual Networks Fisher Yu, Vladlen Koltun, Thomas Funkhouser; Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017, pp. 472-480 Abstract 2016년에 공개된 DilatedNet(리뷰)에 이어 등장한 모델 구조이다. Semantic Segmentation은 물론, 모델의 깊이나 복잡성 증가 없이 Image Classification에서도 좋은 성능을 낼 수 있는 DRN은 Dilated Convolution 개념에 잔차(Residual) 개념을 더한 구조이다. 2022년 7월 기준 약 1,200회 이상의 인용 수를 보..

Fully Convolutional Networks for Semantic Segmantation Jonathan Long, Evan Shelhamer, Trevor Darrell; Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2015, pp. 3431-3440 Abstract 이번 논문은 2015년에 공개된 Semantic Segmentation 분야 논문으로, 각 픽셀 별로 일정한 Bounding Box 크기만큼 Classification을 적용하여 해당 픽셀의 종류를 추론하는 기존 접근 방식을 획기적으로 바꾼 논문이다. 기존에 사용되던 Fully Connected Layer 대신 1x1 Co..