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[CV 논문] End-to-End Object Detection with Transformers

아래 글에서 이 블로그에서 리뷰한 논문들의 흐름과 분야별 분류를 한 눈에 볼 수 있다.읽은 논문들 정리 읽은 논문들 정리[목차]지속적으로 업데이트 중, 번호는 모델발전 순서가 아닌 읽은 순서에 따라 정렬.1. Computer Vision 분야 논문Classification 모델들의 발전Detection 모델들의 발전3D 처리2. Natural Language Processing 분야april2901.tistory.com 줄여서 DETR이라고 부르는 구조에 대한 논문이다.이전의 detection모델들은 많은 영역 제안, 중복되는 박스를 제거하는 방법, 그리드로 나눠서 탐지 등 사람이 구조에 개입된 부분들이 있었다.이번 논문은 진정한 end to end를 목표로 한다.Object detection set ..

직접 찍은 이미지 물체탐지 해보기(detectron2 라이브러리, faster R-CNN)

컴퓨터 비전과 관련해서 논문은 계속 읽고 있지만 직접 실습을 해보기 위해 colab을 사용해 보았다.라이브러리는 detectron2를 사용했다.# 현재 코랩의 PyTorch 버전에 맞는 detectron2 설치import torchTORCH_VERSION = ".".join(torch.__version__.split(".")[:2])CUDA_VERSION = torch.__version__.split("+")[-1]!pip install 'git+https://github.com/facebookresearch/detectron2.git' detectron은 faster R-CNN부터 지원하는데, 원본 논문과는 약간 다르게 FPN이라는 기술이 추가된 faster R-CNN을 기본적으로 권장한다. 따라서 여..