전체 글59 [CVPR 2016] Temporal Action Localization in Untrimmed Videos via Multi-stage CNNs Before Review 이번 리뷰는 Video 분야에서 Object Detection과 유사한 , Temporal Localization problem을 multi-stage CNN을 처음 도입해서 문제에 접근한 Paper를 가져왔습니다. 논문에 이렇게 적혀 있었습니다.(To the best of our knowledge , our work is the first to exploit 3D ConvNets with multi-stage processes for temporal action localization in untrimmed long videos in the wild.) 제목에서 느낄 수 있는데 , Multi-stage의 구조를 제안하며 , 이는 Two-stage 기반의 Object Detect.. 2021. 7. 16. [ICCV 2021] TSP : Temporally-Sensitive Pretraining of Video Encoders for Localization Tasks Before Review 본 Review를 본격적으로 진행하기 전에 trimmed Video , untrimmed Video가 무엇인지 잠깐 알아보고 가도록 하겠습니다. trimmed Video : Video에 ForeGround 영상만 존재하는 Video를 의미합니다. 즉 , action 부분을 담당하는 영상만 존재하게 되고 , action recognition 이런 곳에서 사용이 된다고 합니다. Untrimmed Video : Video에 ForeGround 영상과 BackGround 영상이 동시에 존재하는 Video를 의미합니다. 따라서 영상 속에 action 부분이 어디인지 판별하게 되는 Temporal Localization Task에 사용이 된다고 합니다. Introduction 비디오는 이미.. 2021. 7. 5. [ICCV 2017] Focal Loss for Dense Object Detection Before Review object detection 관련 주제로 Review를 다루게 됐습니다. Focal Loss 같은 경우는 제가 학부 연구생 인턴을 진행할 때 Pedestrian Detection 개선 방법론으로 간단하게 알아만 봤던 주제인데, 이번 Review를 통해서 기존의 One-Stage Detector가 가지고 있던 문제점들이 어떤 식으로 개선이 됐는지 파악할 수 있게 되었습니다. Review 시작하도록 하겠습니다. Introduction 이 논문이 발표되는 시기에는 R-CNN 계열의 two-stage detector가 정확도 측면에서는 좋은 성능들을 보여주고 있었습니다. 이와 대비해서 one-stage detector는 two stage detector와 비교했을 때는 더 빠르고 간단.. 2021. 6. 28. [CVPR 2021] Fast and Accurate Model Scaling Before Review 이번 주 Review의 주제는 Model Scaling입니다. 본격적인 Review를 시작하기 전에 EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks(2019 , Mingxing Tan)에 나와있는 자료를 하나 참고하겠습니다. 기존 Model Scaling 방법이 어떤 식인지 큰 흐름을 보여주고 있는 그림입니다. 대게 Model Scaling은 모델의 Accuracy를 향상하기 위해 사용한다고 합니다. Scaling은 Filter의 채널 수(width)를 늘리거나 , Layer 수(Depth)를 늘리거나 , Input-size(Resolution)를 늘려주는 방법들로 구성이 됩니다. 알고 가면 더욱 .. 2021. 6. 28. [arXiv 2016] An overview of gradient descent optimization algorithms Before reivew 이번 주제는 gradient descent를 기반으로 하는 optimization algorithm들의 전체적인 concept을 살펴보고자 준비했습니다. 주제가 optimization이다 보니 어쩔 수 없이 Review에 수식이 많이 들어갔습니다. 최대한 이해하실 수 있도록 문장으로도 서술을 해놨으니 천천히 읽으시면 큰 무리는 없을 거라 생각이 듭니다. 저는 Adam 같은 경우는 그냥 막연하게 SGD 보다 좋더라 이렇게 알고 있어서 사용하고 있었는데 이번 기회에 optimization을 정리해보면서 어떤 점이 달라서 더 좋은 건지 이해하게 된 것 같습니다. Introduction Gradient descent 알고리즘은 Neural Network를 최적화시키는 방법으로 가장 흔하.. 2021. 6. 26. 이전 1 ··· 7 8 9 10 다음
