SemanticSegmentation 학습한 모델을 Semantic Segmentation시켜 실시간으로 웹캠 이미지에 TouchDesinger 효과를 적용합니다. Tensorflow를 이용한 학습 모델을 이용하여 Semantic Segmentation한 정보를 바탕으로, TouchDesigner로 이펙트 붙이는 것만으로, 실시간의 사람의 움직임에 맞춘 인터랙티브 어플리케이션 만들 수 있다고 말하고 싶지 않습니까? 말하고 싶었기 때문에 만들어 보았습니다. 그렇다고 해서 리얼타임이라고 하면서 전혀 움직일 수 없는 레벨입니다만, GPU를 사용할 수 있는 머... TouchDesignerSemanticSegmentationTensorFlow 세그멘테이션용의 라벨(마스크)을 labelme로 작성하는 방법(semantic segmentation mask) ↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓ 다음 지식이 있다고 가정하여 기사를 작성합니다. semantic segmentation (# 시맨틱 세그멘테이션) mask(#label) 이런 느낌의 앱입니다. labelme은 파이썬으로 만든 라벨을 만드는 응용 프로그램입니다. 이미지에 여러 개의 레이블을 지정할 수 있습니다. 다른 클래스에서도 문제 없습니다. 그래서 물론 2 클래스 semantic... Keras파이썬이미지 처리SemanticSegmentationlabelme 【semantic segmentation】PSPNet : Pyramid Pooling 최강설 매우 단순한 네트워크이지만 좀처럼 정밀도가 나오는 PSPNet a) 이미지 입력 b) ResNet에서 특징을 추출한다 c) Pyramid Pooling에서 다양한 스케일의 특징을 학습하고 이미지 크기를 맞추어 결합한다. d) 1x1 convolution에서 출력 채널 수를 클래스 수와 일치시키는 semantic map을 출력한다. github에 코드를 올릴 예정입니다. max pooling보... PyTorchDeepLearningComputerVision심층 학습SemanticSegmentation 【semantic segmentation】 SegNet : Pooling Indices로 메모리 효율화 semantic segmentation으로 유명한 SegNet. 네트워크 보는 느낌 심플하지만 무엇이 다른 것과 다른지 정리해 보았다. Encoder-Decoder만의 심플한 네트워크로 Deconvolution을 사용하지 않아도 Unpooling시에 Pooling Indices를 사용하면 적당히 정밀도도 나오고, 메모리에 상냥하다고 하는 설계. 왼쪽이 SegNet에서 제안하는 Max-Pool... 사랑DeepLearning심층 학습SemanticSegmentation기계 학습 UNet에서 뇌종양을 검출해 보았다 (colab 환경) 이번에는 Semantic Segmentation의 UNet을 뇌의 MRI 화상의 데이터 세트를 학습시켜 가시화까지 실시했습니다. kagge에서 공개된 뇌의 MRI 데이터 세트( )를 사용했습니다. 2014년에 발표된 FCN이 모델의 베이스가 되고 있어 논문에서는 트레이닝의 데이터 세트가 소량이라도 정확한 세그멘테이션을 할 수 있다고 되어 있다. 얕은 층에서 취할 수 있는 엣지등의 특징과 깊은... PyTorchDeepLearningcolaboratorySemanticSegmentationUnet 【semantic segmentation】Fully Convolutional Networks를 이해해 본다 Fully Convolutional Network를 이해하고 semantic segmentation을 이해해보기 그림에서 알 수 있듯이 FCN은 Convolution만을 수행하여 최종적으로 upsample(interpolation)한다. 따라서 출력의 semantic map의 해상도는 낮아진다. 이전 정보를 더하여 정확도를 높이고 있습니다. FC-32s 1열은 conv7의 결과를 32배 up... 사랑DeepLearningComputerVisionSemanticSegmentation기계 학습 【Instance Segmentation】MaskRCNN : Instance Segmentation의 기초 Semantic Segmentation은 알고 있지만 Instance Segmentation의 구조를 모른다. 어떻게 물체별로 분류합니까? 그래서 MaskRCNN을 다시 조사해 보았다. 사용한 코드 링크 붙여 둡니다. semantic segmentaion에 대해 알고 싶은 분은 여기 RPN으로 추정된 BoundingBox 영역에 대해서만 semantic segmentation =Instanc... PyTorchInstanceSegmentationDeepLearningMaskRCNNSemanticSegmentation PSPNet으로 뇌종양을 검출해 보았다 (colab 환경) 이번은 Semantic Segmentation의 PSPNet에서 뇌의 MRI 이미지의 데이터 세트를 학습시켜 가시화까지 실시했습니다. kagge에서 공개된 뇌의 MRI 데이터 세트( )를 사용했습니다. 추출된 2048×60×60의 특징 맵을 5개로 분기시켜 1개는 그대로 나머지는 4개는 3. 업 샘플링하여 4 개의 특징 맵을 512 × 60 × 60으로 설정 하나 놓은 2048×60×60의 ... PyTorchSemanticSegmentationpspnetDeep Learning 【Panoptic Segmentation】UPSNet : Unknow class의 추정 Panoptic + FPN 구성의 Unknown 클래스의 추정이 가능한 것 같다. Panotic Head 이외는 과거에 이미 연구되었으므로 날아갑니다. 잘못된 classification(정의하지 않은 class의 물체 등)을 하는 것보다 unkown class로서 배분하는 것이 좋지 않은가 하는 주장. 예) 보행자를 자전거로 검출한 경우 보행자의 검출 누설(FN)이 1 증가 자전거 오 검출(... UPSNetInstanceSegmentationDeepLearningPanopticSegmentationSemanticSegmentation 【Panoptic Segmentation】Semantic FPN : FPN은 꽤 효율적인 것 같다 Panoptic Segmentation에 FPN(Feature Pyramid Network)을 사용해 보았다는 논문이다 3해상도의 출력 각각으로부터 얻은 ROI(물체가 있을 것 같은 에리어) 모두에 대해 Semantic Segmentation를 하는 것으로 Instance Segmentation를 실시하고 있다. 3 해상도의 특징량을 전부 더한 Feature Map(검은 녀석)을 사용해 Se... InstanceSegmentationDeepLearningPanopticSegmentationFeaturePyramidNetworkSemanticSegmentation 【Semantic Segmentation】AUNet : Unet의 진화계?! 유방암을 semantic segmentation하는 논문이 있었으므로 읽어 보았다. Unet과 거의 같은 형태를 하고 있는데, Upsample Block을 개선한 것 같아서 보고 싶다. Unet에서 사용되고 있는 Deconvolution(up-conv 2x2)는 그리 효율적이지 않기 때문에, biliner-upsample(inteporlation)로 충분하겠지요. 이것은 매우 기본적인 bil... 유방암DeepLearningComputerVisionSemanticSegmentationUnet 【Semantic Segmentation】 video의 연속성을 사용하여 data의 부피 증가 annotation data를 늘리려는 것이 이 논문의 메인 테마이다. optical flow를 아는 사람이라면 간단하게 이미지 할 수 있다고 생각하지만, 이미지와 Ground Truth 데이터의 pixel을 함께 shift 하는 것으로 데이터가 늘릴 수 있다. Optical Flow(시계열에 있어서의 pixel의 이동)를 이용하는 것으로ground truth의 데이터(time=t를 시프트한... opticalflowannotationDeepLearningdataaugmentationSemanticSegmentation 【Panoptic Segmentation】DeeperLab : DeepLab의 진화계?! DeepLab 계열을 base로 해 Panoptic Segmentation을 할 수 있는 Network가 있었으므로 읽어 보았다. ・ (Atrous Spatial Pyramid Pooling) · (Instance Segmentation + Semantic Segmentation) 이 3점을 이미 이해하고 있으면 이 네트워크의 신규성은 조금만. 그림과 같이 변형하면 메모리 소비량을 변경하지 ... InstanceSegmentationDeepLearningPanopticSegmentationSemanticSegmentationDeepLab 【Panoptic Segmentation】입문편 Semantic Segmentation => 모든 픽셀의 클래스를 추정하는 작업 Instance Segmentation => 객체로 인식 된 픽셀의 객체 번호 (id)를 추정하는 작업 Panoptic Segmentation => pixel마다 class와 물체 번호(id)를 추정하는 태스크 셀 수 있는 클래스(차나 사람)를 Thing 클래스 셀 수 없는 클래스(하늘이나 길)를 Stuff 클래... InstanceSegmentationDeepLearningComputerVisionPanopticSegmentationSemanticSegmentation 【Semantic Segmentation】 AdapNet : basenetwork에 ResNet+deconvolution을 조합한 심플한 네트워크 ResNetUpconv를 사용하고 있다. FCN과 같은 정도의 정밀도가 나오고 파라미터가 적어서 빨랐던 것 같다. 보통 에서 사용되고 있는 Residual Block. *보통의 3x3 Conv를 거듭해 가면 소실 구배라고 하는 문제가 나오므로, 입력을 더하는 것으로 회피 *1x1 Conv(Channel수를 ... classificationDeepLearningComputerVisionSemanticSegmentationResNet 【Semantic Segmentation】ICNet : ICNet은 왜 빠른가? 하단의 Encoder-Decoder Model에서 정밀한 Segmentation을 하기 위해 많은 Layer가 필요하다. 이것은 계산 비용이 낭비라고 생각하고, 1/2, 1/4에 Downsample 한 화상을 컨벌루션, 결합하는 것으로 계산량을 작게 유지하면서 정밀도의 좋은 결과를 얻을 수 있다. 보라색 선은 Trainning시에만 사용되며, Ground와 비교하여 loss를 각각의 크기마다... classification실시간DeepLearningComputerVisionSemanticSegmentation 【Semantic Segmentation】DeepLab(v3+) : DeepLab(v3)와의 차이는? , , 를 조사했으니 마지막으로 DeepLab(v3+)를 요약하고 update에 대해 비교해 나가고 싶다. 모두 읽는 것이 힘들었다 (T_T) DeepLabv3에서는 (a)의 Encoder만으로 1/8 사이즈의 Semantic Map을 8배로 interpolation하여 최종 출력으로 했다. 그러나, 그것이라고 1/8의 거칠기의 정밀도 밖에 나오지 않기 때문에, Decoder를 일부 도입하는... classification파이썬DeepLearningSemanticSegmentationDeepLab DeepLab에서 Sematic Segmentation(데모 이동) 에서 Sematic Segmentation 하고, 위대한 것들이 쓰여 있습니다만, 데모를 움직이는 곳까지입니다, 죄송합니다. Mononoke 공주의 한 장면을 읽어 보면, 새와 사람과 말이라는 꽤있을 것 같은 판정으로 재미있었습니다. 기본은 쓰여진 대로 실시한다. 단, 이하에 주의에 주의. installation 의 python deeplab/model_test.py 까지 움직이면 괜찮 pi... TensorFlowSemanticSegmentation tensorflow에서 Semantic Segmentation(MASK R-CAN)을 이동해 봤습니다(→느낌이 좋아요) 의 목적 (공부를 하고 나서 하자.) 분류를 바꿔보고 싶어요. 다만, 아래의 보도에 따라 활동했습니다...단지 이런 내용일 뿐이다. 다만 실제로 입력 이미지를 적절하게 선택하여 자신의 환경에서 실행하는 경우 다른 사람이 쓴 기사나 책을 보는 것과는 다른 인상을 준다. 나는 네가 한번 움직여 보라고 건의한다 직접 수행할 수 있는 등급 정보가 담긴 몇 편의 글을 참고하려 했으나 3연패에 빠졌다.... DNNtesorflowsegmentationR-CNNSemanticSegmentation 논문 노트: Multi Pose Net: Fast Multi-Person Pose Estimation us Pose Residual Network 논문 논문 MultiPoseNet: Fast Multi-Person Pose Estimation using Pose Residual Network 작자 Muhammed Kocabas, Salih Karagoz, and Emre Akbas 학회 ECCV2018 개요 인물 검측, 인물 구분, 자세 평가를 다중 임무로 처리할 수 있는 새로운 하향 조정 방법.정확한 자세 추정을 위해 제시된 Pose... Pose_Residual_NetworkMultiPoseNetSemanticSegmentationMulti-Task_LearningMulti-Person_Pose_Estimation [Panoptic Segmentation] Seamless Scene Segmentation: backbone은 공유해야 합니다. Seamless Scene Segmentation 논문의 주제는 구조에 대한 건의이다. 참신성 두 네트워크에 대한 권장 사항 Body(backbone)를 share 또는 2가지 결실 클렌징 바디의 정밀도가 더 높습니다. 계산 속도도 빨라지고 메모리 소비량도 줄어들기 때문에 일석삼조 결론 당연한 일인 것 같지만 백bone 업데이트의 정밀도는 더 높아졌다. 참고 문헌 Seamless Scene ... DeepLabPanopticSegmentationSemanticSegmentationInstanceSegmentationMaskRCNN
학습한 모델을 Semantic Segmentation시켜 실시간으로 웹캠 이미지에 TouchDesinger 효과를 적용합니다. Tensorflow를 이용한 학습 모델을 이용하여 Semantic Segmentation한 정보를 바탕으로, TouchDesigner로 이펙트 붙이는 것만으로, 실시간의 사람의 움직임에 맞춘 인터랙티브 어플리케이션 만들 수 있다고 말하고 싶지 않습니까? 말하고 싶었기 때문에 만들어 보았습니다. 그렇다고 해서 리얼타임이라고 하면서 전혀 움직일 수 없는 레벨입니다만, GPU를 사용할 수 있는 머... TouchDesignerSemanticSegmentationTensorFlow 세그멘테이션용의 라벨(마스크)을 labelme로 작성하는 방법(semantic segmentation mask) ↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓ 다음 지식이 있다고 가정하여 기사를 작성합니다. semantic segmentation (# 시맨틱 세그멘테이션) mask(#label) 이런 느낌의 앱입니다. labelme은 파이썬으로 만든 라벨을 만드는 응용 프로그램입니다. 이미지에 여러 개의 레이블을 지정할 수 있습니다. 다른 클래스에서도 문제 없습니다. 그래서 물론 2 클래스 semantic... Keras파이썬이미지 처리SemanticSegmentationlabelme 【semantic segmentation】PSPNet : Pyramid Pooling 최강설 매우 단순한 네트워크이지만 좀처럼 정밀도가 나오는 PSPNet a) 이미지 입력 b) ResNet에서 특징을 추출한다 c) Pyramid Pooling에서 다양한 스케일의 특징을 학습하고 이미지 크기를 맞추어 결합한다. d) 1x1 convolution에서 출력 채널 수를 클래스 수와 일치시키는 semantic map을 출력한다. github에 코드를 올릴 예정입니다. max pooling보... PyTorchDeepLearningComputerVision심층 학습SemanticSegmentation 【semantic segmentation】 SegNet : Pooling Indices로 메모리 효율화 semantic segmentation으로 유명한 SegNet. 네트워크 보는 느낌 심플하지만 무엇이 다른 것과 다른지 정리해 보았다. Encoder-Decoder만의 심플한 네트워크로 Deconvolution을 사용하지 않아도 Unpooling시에 Pooling Indices를 사용하면 적당히 정밀도도 나오고, 메모리에 상냥하다고 하는 설계. 왼쪽이 SegNet에서 제안하는 Max-Pool... 사랑DeepLearning심층 학습SemanticSegmentation기계 학습 UNet에서 뇌종양을 검출해 보았다 (colab 환경) 이번에는 Semantic Segmentation의 UNet을 뇌의 MRI 화상의 데이터 세트를 학습시켜 가시화까지 실시했습니다. kagge에서 공개된 뇌의 MRI 데이터 세트( )를 사용했습니다. 2014년에 발표된 FCN이 모델의 베이스가 되고 있어 논문에서는 트레이닝의 데이터 세트가 소량이라도 정확한 세그멘테이션을 할 수 있다고 되어 있다. 얕은 층에서 취할 수 있는 엣지등의 특징과 깊은... PyTorchDeepLearningcolaboratorySemanticSegmentationUnet 【semantic segmentation】Fully Convolutional Networks를 이해해 본다 Fully Convolutional Network를 이해하고 semantic segmentation을 이해해보기 그림에서 알 수 있듯이 FCN은 Convolution만을 수행하여 최종적으로 upsample(interpolation)한다. 따라서 출력의 semantic map의 해상도는 낮아진다. 이전 정보를 더하여 정확도를 높이고 있습니다. FC-32s 1열은 conv7의 결과를 32배 up... 사랑DeepLearningComputerVisionSemanticSegmentation기계 학습 【Instance Segmentation】MaskRCNN : Instance Segmentation의 기초 Semantic Segmentation은 알고 있지만 Instance Segmentation의 구조를 모른다. 어떻게 물체별로 분류합니까? 그래서 MaskRCNN을 다시 조사해 보았다. 사용한 코드 링크 붙여 둡니다. semantic segmentaion에 대해 알고 싶은 분은 여기 RPN으로 추정된 BoundingBox 영역에 대해서만 semantic segmentation =Instanc... PyTorchInstanceSegmentationDeepLearningMaskRCNNSemanticSegmentation PSPNet으로 뇌종양을 검출해 보았다 (colab 환경) 이번은 Semantic Segmentation의 PSPNet에서 뇌의 MRI 이미지의 데이터 세트를 학습시켜 가시화까지 실시했습니다. kagge에서 공개된 뇌의 MRI 데이터 세트( )를 사용했습니다. 추출된 2048×60×60의 특징 맵을 5개로 분기시켜 1개는 그대로 나머지는 4개는 3. 업 샘플링하여 4 개의 특징 맵을 512 × 60 × 60으로 설정 하나 놓은 2048×60×60의 ... PyTorchSemanticSegmentationpspnetDeep Learning 【Panoptic Segmentation】UPSNet : Unknow class의 추정 Panoptic + FPN 구성의 Unknown 클래스의 추정이 가능한 것 같다. Panotic Head 이외는 과거에 이미 연구되었으므로 날아갑니다. 잘못된 classification(정의하지 않은 class의 물체 등)을 하는 것보다 unkown class로서 배분하는 것이 좋지 않은가 하는 주장. 예) 보행자를 자전거로 검출한 경우 보행자의 검출 누설(FN)이 1 증가 자전거 오 검출(... UPSNetInstanceSegmentationDeepLearningPanopticSegmentationSemanticSegmentation 【Panoptic Segmentation】Semantic FPN : FPN은 꽤 효율적인 것 같다 Panoptic Segmentation에 FPN(Feature Pyramid Network)을 사용해 보았다는 논문이다 3해상도의 출력 각각으로부터 얻은 ROI(물체가 있을 것 같은 에리어) 모두에 대해 Semantic Segmentation를 하는 것으로 Instance Segmentation를 실시하고 있다. 3 해상도의 특징량을 전부 더한 Feature Map(검은 녀석)을 사용해 Se... InstanceSegmentationDeepLearningPanopticSegmentationFeaturePyramidNetworkSemanticSegmentation 【Semantic Segmentation】AUNet : Unet의 진화계?! 유방암을 semantic segmentation하는 논문이 있었으므로 읽어 보았다. Unet과 거의 같은 형태를 하고 있는데, Upsample Block을 개선한 것 같아서 보고 싶다. Unet에서 사용되고 있는 Deconvolution(up-conv 2x2)는 그리 효율적이지 않기 때문에, biliner-upsample(inteporlation)로 충분하겠지요. 이것은 매우 기본적인 bil... 유방암DeepLearningComputerVisionSemanticSegmentationUnet 【Semantic Segmentation】 video의 연속성을 사용하여 data의 부피 증가 annotation data를 늘리려는 것이 이 논문의 메인 테마이다. optical flow를 아는 사람이라면 간단하게 이미지 할 수 있다고 생각하지만, 이미지와 Ground Truth 데이터의 pixel을 함께 shift 하는 것으로 데이터가 늘릴 수 있다. Optical Flow(시계열에 있어서의 pixel의 이동)를 이용하는 것으로ground truth의 데이터(time=t를 시프트한... opticalflowannotationDeepLearningdataaugmentationSemanticSegmentation 【Panoptic Segmentation】DeeperLab : DeepLab의 진화계?! DeepLab 계열을 base로 해 Panoptic Segmentation을 할 수 있는 Network가 있었으므로 읽어 보았다. ・ (Atrous Spatial Pyramid Pooling) · (Instance Segmentation + Semantic Segmentation) 이 3점을 이미 이해하고 있으면 이 네트워크의 신규성은 조금만. 그림과 같이 변형하면 메모리 소비량을 변경하지 ... InstanceSegmentationDeepLearningPanopticSegmentationSemanticSegmentationDeepLab 【Panoptic Segmentation】입문편 Semantic Segmentation => 모든 픽셀의 클래스를 추정하는 작업 Instance Segmentation => 객체로 인식 된 픽셀의 객체 번호 (id)를 추정하는 작업 Panoptic Segmentation => pixel마다 class와 물체 번호(id)를 추정하는 태스크 셀 수 있는 클래스(차나 사람)를 Thing 클래스 셀 수 없는 클래스(하늘이나 길)를 Stuff 클래... InstanceSegmentationDeepLearningComputerVisionPanopticSegmentationSemanticSegmentation 【Semantic Segmentation】 AdapNet : basenetwork에 ResNet+deconvolution을 조합한 심플한 네트워크 ResNetUpconv를 사용하고 있다. FCN과 같은 정도의 정밀도가 나오고 파라미터가 적어서 빨랐던 것 같다. 보통 에서 사용되고 있는 Residual Block. *보통의 3x3 Conv를 거듭해 가면 소실 구배라고 하는 문제가 나오므로, 입력을 더하는 것으로 회피 *1x1 Conv(Channel수를 ... classificationDeepLearningComputerVisionSemanticSegmentationResNet 【Semantic Segmentation】ICNet : ICNet은 왜 빠른가? 하단의 Encoder-Decoder Model에서 정밀한 Segmentation을 하기 위해 많은 Layer가 필요하다. 이것은 계산 비용이 낭비라고 생각하고, 1/2, 1/4에 Downsample 한 화상을 컨벌루션, 결합하는 것으로 계산량을 작게 유지하면서 정밀도의 좋은 결과를 얻을 수 있다. 보라색 선은 Trainning시에만 사용되며, Ground와 비교하여 loss를 각각의 크기마다... classification실시간DeepLearningComputerVisionSemanticSegmentation 【Semantic Segmentation】DeepLab(v3+) : DeepLab(v3)와의 차이는? , , 를 조사했으니 마지막으로 DeepLab(v3+)를 요약하고 update에 대해 비교해 나가고 싶다. 모두 읽는 것이 힘들었다 (T_T) DeepLabv3에서는 (a)의 Encoder만으로 1/8 사이즈의 Semantic Map을 8배로 interpolation하여 최종 출력으로 했다. 그러나, 그것이라고 1/8의 거칠기의 정밀도 밖에 나오지 않기 때문에, Decoder를 일부 도입하는... classification파이썬DeepLearningSemanticSegmentationDeepLab DeepLab에서 Sematic Segmentation(데모 이동) 에서 Sematic Segmentation 하고, 위대한 것들이 쓰여 있습니다만, 데모를 움직이는 곳까지입니다, 죄송합니다. Mononoke 공주의 한 장면을 읽어 보면, 새와 사람과 말이라는 꽤있을 것 같은 판정으로 재미있었습니다. 기본은 쓰여진 대로 실시한다. 단, 이하에 주의에 주의. installation 의 python deeplab/model_test.py 까지 움직이면 괜찮 pi... TensorFlowSemanticSegmentation tensorflow에서 Semantic Segmentation(MASK R-CAN)을 이동해 봤습니다(→느낌이 좋아요) 의 목적 (공부를 하고 나서 하자.) 분류를 바꿔보고 싶어요. 다만, 아래의 보도에 따라 활동했습니다...단지 이런 내용일 뿐이다. 다만 실제로 입력 이미지를 적절하게 선택하여 자신의 환경에서 실행하는 경우 다른 사람이 쓴 기사나 책을 보는 것과는 다른 인상을 준다. 나는 네가 한번 움직여 보라고 건의한다 직접 수행할 수 있는 등급 정보가 담긴 몇 편의 글을 참고하려 했으나 3연패에 빠졌다.... DNNtesorflowsegmentationR-CNNSemanticSegmentation 논문 노트: Multi Pose Net: Fast Multi-Person Pose Estimation us Pose Residual Network 논문 논문 MultiPoseNet: Fast Multi-Person Pose Estimation using Pose Residual Network 작자 Muhammed Kocabas, Salih Karagoz, and Emre Akbas 학회 ECCV2018 개요 인물 검측, 인물 구분, 자세 평가를 다중 임무로 처리할 수 있는 새로운 하향 조정 방법.정확한 자세 추정을 위해 제시된 Pose... Pose_Residual_NetworkMultiPoseNetSemanticSegmentationMulti-Task_LearningMulti-Person_Pose_Estimation [Panoptic Segmentation] Seamless Scene Segmentation: backbone은 공유해야 합니다. Seamless Scene Segmentation 논문의 주제는 구조에 대한 건의이다. 참신성 두 네트워크에 대한 권장 사항 Body(backbone)를 share 또는 2가지 결실 클렌징 바디의 정밀도가 더 높습니다. 계산 속도도 빨라지고 메모리 소비량도 줄어들기 때문에 일석삼조 결론 당연한 일인 것 같지만 백bone 업데이트의 정밀도는 더 높아졌다. 참고 문헌 Seamless Scene ... DeepLabPanopticSegmentationSemanticSegmentationInstanceSegmentationMaskRCNN