2016년 ECCV에서 게제된 논문 Deep Networks with Stochastic Depth 입니다. Abstract 현재까지 benchmark에서 error를 낮췄던 것은 Very Deep Convolution Network입니다. 이렇게 깊은 네트워크를 가진 경우 몇 가지 문제점이 있습니다. gradient vanishing 문제로 forward flow에서 감소하며, training time이 느려질 수 있습니다. 해당 문제를 해결하기 위해 Stochastic Depth를 제안합니다. 이는 train time에 short network를 훈련하고, test time에 deep network를 사용하는 모순되어 보이는 방법입니다. 또한, 각 mini-batch에 대해 계층의 하위 집합을 무작위..
2017년 CVPR에서 발표된 논문 Pyramid Scene Parsing Network입니다. PSPNet이라고 불리며, 주요 키워드는 pyramid pooling module, global context information, different-region-based context aggregation 등이라 볼 수 있습니다. 기본 개념 Semantic Segmentation은 각 픽셀값을 특정 클래스(class)로 분류하는 것 Segmentation과 Detection 차이 Object Detection의 경우, 이미지의 각 class마다 bounding box를 만듦, 객체의 모양을 알 수는 없음 Image segmentation은 각 object마다 pixel-wise mask를 만들어서 obj..
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