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Paper Review. You Only Look Once_Unified, real-time object detection@CVPR’ 2016

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Abstract

Introduction

YOLO

Experiments

Conclusions & Reviews

  • 1-stage 방법을 사용해 FPS에 대해 SOTA 성능을 달성하였고, 성능면에서도 준수한 성과를 거두었다.

  • 이번 논문 발표를 준비하면서 1-stage와 2-stage의 차이점을 다시한번 공부할 수 있었다.

  • 1-stage detector의 기본이 되는 YOLO를 깊이있게 공부한 점이 좋았다.

  • 이후 SSD와 2-stage 기본 모델인 RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN에 대해 좀 더 깊이있는 공부를 할 예정이다.

Reference

  • [1] 1-stage, 2stage 차이점: https://kimcando94.tistory.com/115
  • [2] 1-stage, 2stage 차이점: https://hoya012.github.io/blog/Tutorials-of-Object-Detection-Using-Deep-Learning-first-object-detection-using-deep-learning/
  • [3] YOLO: https://deepbaksuvision.github.io/Modu_ObjectDetection/posts/04_01_Review_of_YOLO_Paper.html
  • [4] YOLO: https://bkshin.tistory.com/entry/%EB%85%BC%EB%AC%B8-%EB%A6%AC%EB%B7%B0-YOLOYou-Only-Look-Once
  • [5] YOLO: https://m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=son-sungbin&logNo=222180057978&navType=tl
  • [6] YOLO: https://brunch.co.kr/@kmbmjn95/35
  • [7] Pascal VOC: https://chacha95.github.io/2020-02-27-Object-Detection4/
  • [8] Yolo inference: https://docs.google.com/presentation/d/1aeRvtKG21KHdD5lg6Hgyhx5rPq_ZOsGjG5rJ1HP7BbA/pub?start=false&loop=false&delayms=3000&slide=id.g137784ab86_4_969
Paper Reviews, CV
Object Detection 1-stage
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