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[Mask R-CNN] Segmentating DeepFashion2Deep-Learning/[Vision] 실습 2020. 2. 11. 15:34
Data-Set : https://github.com/switchablenorms/DeepFashion2 1. Intro Semantic Segmentation을 Fashion과 접목시켜보고자 한다. Fashion 관련 데이터셋 중 공개가 되어 있으며, 옷에 대한 방대한 사진과 annotation이 있는 DeepFashion2 Dataset을 이용하여 연구를 약 1년간 진행할 예정이다. DeepFashion2 data-set은 말 그대로 포괄적인 패션 관련 데이터셋이다. 쇼핑 상점과 소비자의 사진(후기 사진으로 추측됨)을 13개의 의류 카테고리로 나눠놓은 데이터로써, 학습 세트 (391K 이미지), 유효성 검사 세트 (34k 이미지) 및 테스트 세트 (67k 이미지)로 분할되어 있다. 또한, 이미지의 각..
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[수상기록] 2019학년도 2학기 전북대학교 컴퓨터공학부 작품경진대회IT 기사 2020. 2. 5. 18:17
짝짝짝 제가 금상을 수상을 했습니다♥ 전북대학교 컴퓨터공학부는 지난 11월 29일(금) 작품경진대회를 개최하여 재학생들이 2019학년도 수업 프로젝트 등을 통해 개발한 다양한 작품들을 선보였습니다. 올해로 6회째를 맞이한 이번 대회에는 총 9개의 팀이 생활편의, 개발 도구, 모바일앱 등 다양한 장르의 작품을 출품하였습니다. 참여한 학생들은 작품의 완성도를 높이는 과정에서, 기획력과 창의력을 증진하고 팀워크와 개발일정 관리, 협업 도구 사용법 등을 익히는 소중한 시간을 가졌습니다. 11월 18일(월)까지 참가 신청 접수 후, 29일 팀별 발표 및 작품 시연 심사를 거쳐 창의적인 아이디어를 출품한 7개 팀에 상장과 최고 50만원 (대상), 총 170만원 상당의 상금을 수여했습니다. 지난 대회의 총 155만원..
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[Semantic Segmentation] DeepLab v3+ 원리Deep-Learning/[Vision] 논문 리뷰 2020. 2. 5. 17:24
논문1. DeepLab V1 : https://arxiv.org/pdf/1412.7062.pdf 논문2. DeepLab V2 : https://arxiv.org/pdf/1606.00915.pdf 논문3. DeepLab V3 : https://arxiv.org/pdf/1706.05587.pdf 논문4. DeepLab V3+ : https://arxiv.org/pdf/1802.02611.pdf 1. Semantic Segmentation의 목적 : https://kuklife.tistory.com/118?category=872136 2. Semantic Segmentation 알고리즘 - DeepLab V3+ DeepLab V3+ 논문은 2018년 8월 경, 구글에서 작성된 논문이다. Semantic Seg..
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[Semantic Segmentation] SegNet 원리Deep-Learning/[Vision] 논문 리뷰 2020. 2. 3. 13:47
* 논문 : https://arxiv.org/pdf/1511.00561.pdf 1. Semantic Segmentation의 목적 : https://kuklife.tistory.com/118?category=872136 2. Semantic Segmentation 알고리즘 - SegNet SegNet 논문은 2016년 10월 경, Vijay Badrinarayanan, Alex Kendall, Roberto Cipolla에 의해 작성되었다. SegNet의 주된 목적은 road, building, cars, pedestrians 등 자율주행과 관련된 구조들을 pixel-wise semantic segmentation 하기 위해 설계된 모델이다.(자율주행 연구 분야에서 큰 역할을 한 모델이라고 한다.) 뒤에..
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[Semantic Segmentation] U-Net 원리Deep-Learning/[Vision] 논문 리뷰 2020. 1. 31. 16:29
* 논문 : https://arxiv.org/abs/1505.04597 1. Semantic Segmentation의 목적 : https://kuklife.tistory.com/118?category=872136 2. Semantic Segmentation 알고리즘 - U-Net U-Net은 2015년 5월 경에 게제되었으며, 독일의 프라이부르크 대학에서 Olaf Ronneberger, PhilippFischer, Thomas Brox에 의해 작성되었다. 논문의 핵심 내용은 주제에서 비춰지듯 Biomedical Image segmentation을 위한 convolutional network에 대한 내용으로써, End-to-End 로 Segmentation하는 심플하고 효과적인 방법이다. U-Net은 Fu..