J.Spin

Detection을 주로 연구하다가 3D 쪽에 관심을 갖게 되어 NeRF라는 방법(이제는 자체가 분야가 된..)을 접하게 되었고, 흥미가 생겨 관련하여 연구중에 있습니다. 이번 글에서는 NeRF를 처음 제안한 논문을 소개하고, 이 분야 해당 기술의 동향과 관련 논문을 쭉쭉 소개하고자 합니다. 1. Intro 3D 게임, AR/VR 등 다양한 분야의 컨텐츠가 생겨나면서, 우리 주변의 실제 물체를 3D Object화(렌더링) 하여 컨텐츠에 적용시키는 방식은 다양한 분야에서 더욱 많이 쓰이고 있습니다. 기존에는 직접 비싼 3D Scanner를 사용하여 실제 물체를 렌더링 시키거나, Photogrammetry 방법을 통해 이미지로부터 Voxel이나 Point Cloud, Mesh 형태의 3D Object를 얻어..

지금까지 Real-Time Task를 요구하는 Object Detection 문제를 요구하는 프로젝트를 진행할 때는 주로 YOLO(You Look Only Once)를 사용하였습니다. 최근 빠른 성능(FPS)을 가지는 Detector를 요구하는 프로젝트를 진행하게 되어 YOLO말고 더 좋은 Real-time Detector는 없을까... 찾아보다가 꽤나 흥미로운 논문을 발견하게 되어 논문 리뷰를 진행하고자 합니다! ↓↓↓ CenterNet (Objects as Points) 논문 링크 ↓↓↓ https://arxiv.org/pdf/1904.07850v2.pdf ↓↓↓ CenterNet (Objects as Points) 코드 링크 ↓↓↓ https://github.com/xingyizhou/CenterN..

저번 포스팅에서는 CNN을 이용한 첫 Object Detection인 R-CNN을 알아봤습니다. https://nuggy875.tistory.com/21?category=860935 [Object Detection] 2. R-CNN : 딥러닝을 이용한 첫 2-stage Detector 저번 포스팅에서는 Object Detection의 전체적인 흐름에 대해서 알아보았습니다. [Object Detection] 1. Object Detection 논문 흐름 및 리뷰 Deep Learning 을 이용한 Object Detection의 최신 논문 동향의 흐름.. nuggy875.tistory.com 이번 포스팅에서는 저번 포스팅에서 R-CNN Family라고 소개 드렸던, R-CNN 구조를 바탕으로 한 빠르고, ..

저번 포스팅에서는 Object Detection의 전체적인 흐름에 대해서 알아보았습니다. [Object Detection] 1. Object Detection 논문 흐름 및 리뷰 Deep Learning 을 이용한 Object Detection의 최신 논문 동향의 흐름을 살펴보면서 Object Detection 분야에 대해서 살펴보고, 구조가 어떤 방식으로 되어있으며 어떤 방식으로 발전되어 왔는지 살펴보고자 한다... nuggy875.tistory.com 이번 포스팅에서는 2-stage detector R-CNN계열의 선두주자이자, Object Detection 분야에 최초로 Deep Learning(CNN)을 적용시킨 R-CNN 논문을 소개해드리고자 합니다. 논문 링크 : https://arxiv.or..

Deep Learning 을 이용한 Object Detection의 최신 논문 동향의 흐름을 살펴보면서 Object Detection 분야에 대해서 살펴보고, 구조가 어떤 방식으로 되어있으며 어떤 방식으로 발전되어 왔는지 살펴보고자 합니다. Object Detection이란? Deep Learning을 이용하는 Computer Vision Task 중에서 세 번째 그림에 해당이 됩니다. Object Detection이란 여러 물체에 대해 어떤 물체인지 분류하는 Classification 문제와 그 물체가 어디 있는지 박스를 통해 (Bounding box) 위치 정보를 나타내는 Localization 문제를 둘 다 해내야 하는 분야를 뜻합니다. 쉽게 말해서 Object Detection = 여러가지 물체에..