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ObjectDetection20Years(2019).pdf
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(1) 객체탐지 모델은 One-stage, Two-stage로 계보가 나뉜다
(2) 데이터셋은 Pascal VOC, ILSVRC, MS-COCO, Open Images가 있구나 (Table 4에 Scene text 데이터셋 목록 있음, pg 8)
(3) 중요한 기술은 Multi-scale, Bounding Box Regression, Context Priming, Non-Max Suppression, Hard Negative Mining이 있구나
(4) 참고할만한 전이학습 모델들 (pg. 19): AlexNet, VGG, GoogLeNet, ResNet, DenseNet, SENet
(5) 우리 프로젝트와 유사하게 응용된 사례는 Text Detection인데, pg 25-26에 있구나.
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks · Pull Requests to Tomorrow
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 28 May 2017 | PR12, Paper, Machine Learning, CNN 이번 논문은 Microsoft Research에서 2015년 NIPS에 발표한 “Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Reg
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컴퓨터비전에서의 기본 용어 및 개념 정리
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