반응형 딥러닝4 [논문 리뷰] You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection(2016) 오늘은 정말 유명한 Object Detection 모델 Yolo에 대해 리뷰해보도록 하겠습니다. Abstract 기존의 object detection 모델들은 detection을 수행하기 위해 classifiers들을 제안했었다. 하지만 이 논문에서 제안하는 yolo는 object detection을 separated bounding boxes와 class 확률에 대한 regression problem으로 정의한다. Yolo의 single neural network는 one evaluation에서의 full images로부터 bounding boxes와 class 확률값들을 예측하는데, (image내 bounding boxes와 분류를 위한 확률값들) 전체 detection 파이프라인이 하나의 netwo.. 2021. 3. 15. [논문 리뷰] U-GAT-IT: UNSUPERVISED GENERATIVE ATTEN- TIONAL NETWORKS WITH ADAPTIVE LAYER- INSTANCE NORMALIZATION FOR IMAGE-TO-IMAGE TRANSLATION 오늘은 2019년에 발표된 image-to-image translation 논문 중 하나인 U-GAT-IT모델에 대해 리뷰를 해보도록 하겠습니다. Abstract 이 논문에서는 unsupervised image-to-image translation의 새로운 방법을 제시한다. Attention 모듈과 새로운 learnable normalization function(AdaLIN)을 통합한 방법이라 설명할 수 있다. 각각의 역할은 다음과 같다. ✔️ 1. Attention 모듈 source와 target 도메인을 어텐션 맵(obtained by the auxiliary classifier)을 기반으로 구분하면서 모델이 더 중요한 영역에 집중하도록 한다. 이전에 어텐션을 사용한 모델들은 도메인 간의 geome.. 2021. 2. 22. [논문 리뷰] Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 딥러닝 스터디에서 발표한자료입니다. 2021. 2. 10. BERT(Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding) 정리 - 1 ( Transformer, Attention) 오늘은 만 번넘게 인용된 NLP분야의 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 모델에 대해 정리해보려고 한다. 먼저 BERT가 트랜스포머 Transformer 네트워크를 기반으로 한만큼 트랜스포머 네트워크에 대해 알아보고 들어가자. Transformer Network란? https://papers.nips.cc/paper/7181-attention-is-all-you-need.pdf 구글이 발표한 이 논문에서 등장한 네트워크로 제목에서 유추할 듯이 Attention어텐션만으로 구현하였다. 여기서 attetion 또한 짚고 넘어가보자. Attention 메커니즘이란? 참고 NLP 모델 중 하나인 seq2.. 2020. 10. 24. 이전 1 다음 728x90 반응형
