YOLO v3
YOLO v3는 v2와 v1처럼 뭔가 새로운 방식을 제시하기보다는 다른 사람들의 아이디어들을 차용하는 방식으로 v2의 성능을 올린 논문이다. 따라서 논문 자체도 굉장히 짧게 구성되어있다.
More …YOLO v2
YOLO 9000이라는 제목으로 나온 이 논문은 YOLO의 후속작으로써 YOLO v2라고도 불린다. 괴짜 답게 소제목을 Better, Faster, Stronger로 구성했으며 빠른 속도와 무려 9000 종류의 물체를 구분하는 등 놀라운 성능을 보인다.
More …YOLO(You Only Look Once)
2015년 나온 YOLO는 Faster R-CNN보다 무려 6배 가량의 빠른 속도를 보여준다. YOLO는 이름을 보면 알 수 있듯이 이후에 나오는 SSD와 함께 1-stage의 대표적인 논문이다. 비록 정확도는 낮지만 이 부분은 이후 v2, v3로 갈수록 보완이 된다.
More …SSD(Single Shot multibox Detector)
Faster R-CNN은 이전의 Fast R-CNN의 성능을 개선했음에도 불구하고 7 FPS라는 속도를 보여준다. 물론 비약적인 발전이었지만 여전히 실시간에는 적합하지 않았다. 또한, 이후 발표된 YOLO의 경우 실시간에 적합한 속도를 보여주지만 그만큼 정확도가 낮아졌다.
More …Faster R-CNN
2015년 ICCV에 발표된 “Fast R-CNN”은 이전 네트워크와 비교했을 때 비약적인 속도의 향상을 불러왔다. 하지만 아직 실시간으로 동작하기 어려운 속도를 보여준다. 이때 가장 많이 시간이 들었던 부분은 Selective search를 이용한 Region proposal 연산이었다. 본 논문에서는 anchor box 개념을 도입해 convolutional network로 Region proposal을 수행하는 Region Proposal Network(RPN)을 소개한다.
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