Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
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 | 31 |
Tags
- c099-f9p
- instance segmentation
- ntrip
- alexnet리뷰
- f9p
- ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
- ML
- zed-f9p
- Deep learning
- 딥러닝
- Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by ReducingInternal Covariate Shift
- Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition
- vggnet리뷰
- rtcm
- Paper Review
- object detection
- ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 리뷰
- overfeat
- one-stage
- machine learning
- 논문리뷰
- batch norm리뷰
- VGGNET
- Mask R-CNN
- batch norm
- RTK
- batch normalization
- AI
- resnet리뷰
- Deep Residual Learning for Image Recognition
Archives
- Today
- Total
목록R-CNN (1)
zlzon
[논문리뷰][R-CNN] Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
이 글은 'R-CNN', 'Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation' 논문리뷰 입니다. 아직 공부하는 학생이라 부족한 부분이 많을수 있다는 점 유의하여 읽어주시면 감사하겠습니다. 피드백은 언제나 환영입니다. Abstract R-CNN은 PASCAL VOC dataset을 사용하여 best result of VOC2012 기준 30%이상 성능(mAP)이 향상되고 심플하며 확장가능한 알고리즘을 제안한다. 또한 R-CNN 두가지 중요한 아이디어를 결합한다. 1. localize, segmentation을 위해 bottom-up방식의 region proposals에 CNN을 적용한다. 2. labeled tr..
Paper Review
2021. 10. 28. 13:23