유진's 공부로그

Focal Loss class imbalance in a one-stage detector inefficient training 대부분의 location이 easy negatives이고 이들은 학습에 어떠한 유용한 정보도 주지 않음. Loss overwhelmed Easy Negatives가 loss의 대부분을 차지하기 때문에 loss가 실질적으로 hard example을 제대로 반영할 수 없게 됨. 이전까지의 연구에서 이를 어떻게 해결해왔는가? Hard Negative mining! Ex) Boosting Classifier에서 hard example을 보다 잘 학습하기 위해 sampling을 더 많이 시키는 형태(sampling weight 부과)로 학습을 시킴. (명시적으로 hard example을..

Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection [Reference] 1) 논문 원본: Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection (arxiv.org/abs/1711.06897) 2) ganghee-lee.tistory.com/34 (1-stage Detector vs. 2-stage Detector) 3) hoya012.github.io/blog/Tutorials-of-Object-Detection-Using-Deep-Learning-performance-two/ (Multi-scale Testing)

Faster R-CNN : Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks Idea Fast R-CNN은 selective search 수행으로 인한 region proposals(object가 있는 곳을 파악하는 과정)에서의 시간 소요 (bottleneck)가 단점으로 작용함 Faster R-CNN에서는 Region Proposals를 CNN으로 수행함으로써 속도 개선 (“Region Proposal Networks; RPNs” ) → end-to-end object detection model 구성 → 5 fps 까지의 속도 향상, Pascal VOC 기준 mAP 78.8%의 성능 개선 RPNs Region proposals 부분에서..