최끝장의 끝장나는 BLOG

오늘 리뷰할 논문에서 소개하는 모델은 DETR이다. DETR는 DEtection TRansfomer에서 알 수 있듯이, Transfomer을 활용해 Object Detection을 수행하는 모델이다. 최근 transfomer을 Computer Vision에 적용하는 동향에서 자연스럽게 나온 모델이라고 생각할 수 있다. DETR는 실제로 특정 task에서는 SOTA를 달성했고, 꽤나 강력한 모델이다. 모델의 가장 큰 특징은 'End-to-End' 모델이라는 점인데 즉, 파이프라인 네트워크 여러개를 이어서 하나의 큰 예측 시스템을 만드는 게 아니라, 입력 부터 출력까지 하나의 모델로써 작업을 한 번에(Directly) 처리하는 것을 말한다. 위 그림은 DETR의 구조를 표현한 그림이다. 그림에서는 가시성을 ..

Paper review 2022. 1. 18. 02:01

오늘 리뷰할 논문은 Mask R-CNN이라는 논문이다. R-CNN은 아시다시피 Object Detection의 근본모델이다. 그래서 논문을 읽기전 Mask R-CNN 역시 단순히 Object Detection 모델이라고 생각했다. 하지만 이말은 톨렸다. Mask R-CNN은 Object Dectection은 물론, instance segmentation, keypoint detection 등 좋은 성능을 낼 수 있는 모델이고, 한마디로 multitasking이 가능한 모델이다. 그렇다면 이 모델은 어떤 구조와 방법론은 사용했기에, 이와 같은 성능을 낼 수 있었을까? 모델의 구조는 정말 간단하다. 기존 Faster R-CNN이 Object Detection에서 좋은 성능을 내므로, instance sema..

Paper review 2022. 1. 12. 03:07