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  • [논문 리뷰 및 코드구현] Simple Does It: Weakly Supervised Instance and Semantic Segmentation Simple Does It: Weakly Supervised Instance and Semantic Segmentation, CVPR 2017 이번 포스팅은 Semantic Segmentation을 위한 Weakly-Supervised Learning 관련 논문에 대해서 살펴보겠습니다. 먼저, Weakly Supervised Learning이라는 분야에 대해서 살펴보겠습니다. 기존의 Computer Vision 분야는 크게 이미지 인식(Recognition)과 이미지 분할(Segmentation), 그리고 객체 탐지(Object Detection)으로 이루어져 있습니다. 이미지 인식은 우리가 주로 알고 있는 태스크로, 학습시에 입력으로 이미지와 해당 이미지에 대한 Class(Label) 정보를 사용하게 .. 공감수 5 댓글수 2 2020. 12. 27.
  • [논문리뷰] EGNet: Edge Guidance Network for Salient Object Detection EGNet: Edge Guidance Network for Salient Object Detection, ICCV 2019 먼저, Salient object detection(돌출 객체 검출) Task는 이미지에서 가장 돌출된 부분을 검출 해내는 것으로, 일반적인 Semanctic Segmentation보다 더 Challenge합니다. 이름에서 보듯이 Object Detection이 들어가서 오해하실 수 있지만 일반적인 Semantic Segmentation Task에서 중요한 부분만을 Segmentation하는 Task라고 생각하시면 될 것 같습니다. Abstract 기존 FCN-based 방법론들은 객체의 경계면이 Coarse하다는 문제점이 존재합니다. EGNet은 이를 해결하기 위해 두 가지의 상호.. 공감수 0 댓글수 0 2020. 12. 24.
  • [논문리뷰] BASNet (Boundary-Aware Salient Object Detection) Boundary-Aware Salient Object Detection CVPR 2019 Introduction 먼저, Salient object detection(돌출 객체 검출) Task는 이미지에서 가장 돌출된 부분을 검출 해내는 것으로, 일반적인 Semanctic Segmentation보다 더 Challenge합니다. 이름에서 보듯이 Object Detection이 들어가서 오해하실 수 있지만 일반적인 Semantic Segmentation Task에서 중요한 부분만을 Segmentation하는 Task라고 생각하시면 될 것 같습니다. 돌출 객체를 정확하게 분할하기 위해서는 전체 이미지에서 Global한 정보를 이해할 수 있어야하고, 객체의 디테일한 구조 역시도 알수 있도록 해야합니다. 이러한 문.. 공감수 0 댓글수 0 2020. 12. 11.
  • [논문 리뷰 및 코드구현] UNet++ (Nested UNet) [Review] UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation, DLMIA(Deep Learning Medical Image Analysis) 2018 이번 포스팅은 객체를 인식하는 방법 중 하나인 U-Net의 업그레이드 버전인 U-Net++ (Nested U-Net) 논문을 살펴보겠습니다. 이 포스팅은 U-Net++과 U-Net논문, 그리고 MEDIUM 블로그를 참고하여 작성하였습니다. 객체를 인식하는 방법에는 아래 그림과 같이 크게 Image Classification, Detection, Segmentation로 세 가지가 있습니다. 이미지 인식 방법 예시 (출처) U-Net은 이 중에서 Segmentation을 목적으로 제안.. 공감수 6 댓글수 9 2020. 10. 10.
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