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You Only Look Once : Unified, Real-Time Object Detection 논문 링크 : [1506.02640] You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection (arxiv.org) Abstract YOLOv1은 object detection을 regression의 관점에서 접근한다. (bounding box의 존재, class probability) (이전의 object detection 연구는 classifier가 detection을 수행하는 방식으로 작업) 단일 신경망 구조를 갖고 있으며, 전체 데이터에 대한 한번의 연산을 통해 bounding box와 class probabilities를 predict하는 모델로, en..

Going deeper with convolutions 논문을 Review 해보려고 한다. Abstract Inception이라는 codename의 deep convolution neural network는 classficiation과 detection 모델로서 제안되었다. 주 특징은 네트워크 내부의 computing reosource들을 향상된 방식으로 활용하는 것으로, computational budget을 변화시키지 않으면서 깊이와 너비를 확장시키는 방법으로 달성되었다. Architecture는 Hebbian Principle과 multi-scale processing의 아이디어가 적용되었다. Hebbian Principle? - 뉴런 간의 연결 강도가 동시에 활성화되는 경우 강화된다는 학습 원칙으..