| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | ||||||
| 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
| 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
| 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
| 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 |
| 30 |
Tags
- Docker
- 커스텀 애니메이션 적용
- InstructPix2Pix
- DACON
- Branch 활용 개발
- VOC 변환
- Towards Deep Learning Models Resistant to Adversarial Attacks
- AI Security
- 논문분석
- Linux build
- 기능과 역할
- 리눅스 빌드
- 논문 분석
- TensorFlow Object Detection 사용예시
- object detection
- TensorFlow Object Detection API install
- Paper Analysis
- Git
- paper review
- 객체 탐지
- TensorFlow Object Detection Error
- CARLA simulator
- 사회초년생 추천독서
- Custom Animation
- Object Detection Dataset 생성
- DOTA dataset
- 크롤링
- 개발흐름
- Carla
- TensorFlow Object Detection Model Build
Archives
- Today
- Total
목록yolov2 (1)
JSP's Deep learning
[Paper Review - Object Detection] 5. YOLO9000 : Better, Faster, Stronger
1. 요약 YOLO9000은 9000개 이상의 categories에 대해서 detection이 가능한 object detection system이다. (YOLOv1은 200-classes) YOLOv2는 Speed와 accuracy의 tradeoff가 잘 절충된 model이다. YOLO9000에서는 Classification dataset과 detection dataset을 결합하여 학습하는 방법을 사용했다. 결론적으로, COCO dataset에 없는 class에 대해서도 Object detection이 가능하게 되었다. (단, 비슷한 형태의 세부 카테고리의 객체에 대해서 탐지가 가능해진 것!) 2. 주요 용어(간단 정리) ...상세한 사항은 관련 논문을 찾아봐야합니다... 1) ResNet Residu..
Paper Review/Object Detection
2023. 2. 13. 22:57