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목록Semantic segmentation (7)
성장通
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..
Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions Fisher Yu, Vladlen Koltun; Published as a conference paper at ICLR 2016 Abstract 이번 논문은 Dilated Convolution을 제안하여, 이미지의 resolution 손실을 최소화하며 receptive field를 확장할 수 있도록 한 논문이다. 이전에 리뷰했던 논문인 DeepLab과 풀고자 하는 문제도 비슷하고, Hole 알고리즘을 사용했다는 점도 비슷하지만, backbone 역할을 하는 Front-end module과 dilated convolution으로 이루어진 Context module로 나눠져 있다는 점이 독특한 점이다. 해당 ..
Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFs Liang-Chieh Chen, George Papandreou, Iasonas Kokkinos, Kevin Murphy, Alan L. Yuille; Published as a conference paper at ICLR 2015 * 위 논문에서 처음 제안된 구조인 DeepLab은 몇 번의 수정을 거치며 발전하였고, 이에 따라 v1부터 v3+까지 버전이 나뉘어있다. 이하 리뷰는 v1을 기준으로 한다. Abstract Deep Convolution Neural Networks(이하 DCNNs)는 Image Classification, Object Detecti..
Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation Hyeonwoo Noh, Seunghoon Hong, Bohyung Han; Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2015, pp. 1520-1528 Abstract 이번 논문은 FCN에 이어 등장한 Semantic Segmentation 분야 논문으로, Max Unpooling 개념을 활용해 기존 FCN이 Upsampling에 과도하게 의존한 탓에 큰 Object와 작은 Object에 대해서 Segmentation을 제대로 하지 못하는 문제를 해결한 논문이다. 해당 논문은 FCN의 문제가 고정된 Recep..