논문 - Mask R-CNN, Kaiming He, Georgia Gkioxari, Piotr Dollar, Ross Girshick, Facebook AI Research (FAIR) 1. Motivations/Problems Instance segmentation Image segmentation은 semantic segmentation과 instance segmentation 두 종류가 있다. Semantic segmentation: 같은 클래스를 같은 영역으로 분류 Instance segmenation: 같은 클래스라도 다른 인스턴스로 분류 이처럼 Instance segmentation은 이미지 안의 모든 object를 감지하고, 각 인스턴스로 정확히 분류해야 하기 때문에 까다로운 분야이다. 기존..
논문 - U-Net_Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation, laf Ronneberger, Philipp Fischer, and Thomas Brox (arxiv.org/abs/1505.04597) 1. Motivations/Problems DCNN은 classification 분야에 많이 사용되고 좋은 성능을 보여준다. 하지만 DCNN을 Biomedical semantic segmentation에 DCNN을 적용하는데 문제가 있다. 1. Biomedical image 처리는 네트워크의 결과로 픽셀 레벨의 localization을 요구한다. 즉 각 픽셀당 class label이 할당되어야 한다. 2. biomedical 분야에서 충분한 훈련 ..
논문 - SEMANTIC IMAGE SEGMENTATION WITH DEEP CONVOLUTIONAL NETS AND FULLY CONNECTED CRFs, Liang-Chieh Chen, George Papandreou, Iasonas Kokkinos, Kevin Murphy, Alan L. Yuille (arxiv.org/abs/1412.7062) 1. Motivations/Problems DCNN은 image classification과 object detection에서 좋은 성능을 보여준다. 하지만 Semantic segmentation에 DCNN을 적용하는데 두 가지 기술적 한계가 존재한다. 1. Signal downsampling: 기존 DCNN의 각 계층(max-pooling, downsam..
논문 - Going deeper with convolutions, Christian Szegedy, Wei Liu, Yangqing Jia, Pierre Sermanet, Scott Reed, Dragomir, Dumitru Erhan Anguelov, Vincent Vanhoucke, Andrew Rabinovich (arxiv.org/abs/1409.4842) Abstract ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge 2014 (ILSVRC14)에서 classification과 detection을 위한 최첨단 기술 Inception, deep convolution neural network architecture,를 제안한다. 이 아키텍쳐의 주요 특징은 ..
