[P_stage] - week9 Day3
[Day3] 2021/09/29
강의 리뷰
Object Det 3강 - Object Detection Library
- Object Detection Library
- MMDetection
- Pipeline
: 2stage
- 2 stage 모델은 크게 Backbone/ Neck/ DenseHead/ RoIhead 모듈로 나눌 수 있다.
- 각각의 모듈 단위로 customize
- Backbone: 입력 이미지를 특징 맵으로 변형
- Neck: backbone과 head를 연결, feature map을 재구성(ex.FPN)
- DenseHead: 특징맵의 dense location을 수행하는 부분
- RoIHead: RoI 특징을 입력받아 box분류, 좌표회귀 등을 예측
- Pipeline
Object Det 4강 - Neck
- Neck
- backbone의 마지막 feature map말고도 중간 중간의 feature map들도 사용하는 방법으로, 작은 feature mapdmfh 큰 객체를, 큰 feature map은 작은 객체를 포착할 수 있다. 하위 레벨은 semantic이 약하기 때문에 보완.
- FPN(Feature Pyramid Network)
: high level에서 low level로 semantic정보를 전달. top-down path way 추가.
lateral connections를 이용한다. 1*1conv와 2x up(nearest neighbor upsampling)을 사용.
- PANet(Path Aggregation Network)
: FPN의 bottom up과정이 정보전달이 부족하다는 점을 보완. bottom-up과정을 한번 더 추가.
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이 문제에 관하여([P_stage] - week9 Day3), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://velog.io/@eric9687/Pstage-week9-Day3저자 귀속: 원작자 정보가 원작자 URL에 포함되어 있으며 저작권은 원작자 소유입니다.
우수한 개발자 콘텐츠 발견에 전념 (Collection and Share based on the CC Protocol.)