Deep Learning으로 학습된 Object Detection Model 에 대해 정리한 Archive 임.
1편 : SlideShare
Deep Learning 기반의 모델링으로 Object Detection 문제를 효과적으로 풀기위해 시도되었던 다양한 내용들을 정리한 자료입니다.
- DPM : Object Detection with Discriminatively TrainedPart Based Models
- Selective Search for Object Recognition
- OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks
- Deep Neural Networks for Object Detection
- R-CNN : Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation * Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition : 이미지를 반복해서 Crop해 DNN Feature를 얻는 과정을 개선하기 위해 SPP Layer소개. * Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model : Feature Level RNN으로 Context Feature Extract하여 Concat
- Fast R-CNN : R-CNN의 파이프라인에서 마지막 부분에 해당하는 SVM을 Neural Network로 개선해 성능과 속도를 높임.
- Faster R-CNN : R-CNN의 파이프라인에서 첫번쨰 부분에 해당하는 Selective Search(Proposal)을 Neural Network로 개선해 속도와 성능 개선함.
- R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks : Faster R-CNN을 Fully Convolutional 하게 변경.
- Multibox, Edgebox, MSC-Multibox 등 DNN 기반의 방식으로 Proposal 개선하기도 함.
- You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection
- Overfeat, Multibox 등의 Formulation을 발전시키고, Network Architecture의 개선으로 성능 개선
- SSD: Single Shot MultiBox Detector
- Faster RCNN 등과 성능이 비등하면서도 YOLO만큼 빠름