Computer Vision74 [2024-1] 백승우 - Denoising Diffusion Probabilistic Models Denoising Diffusion Probabilistic Models We present high quality image synthesis results using diffusion probabilistic models, a class of latent variable models inspired by considerations from nonequilibrium thermodynamics. Our best results are obtained by training on a weighted variational bound arxiv.org 0. Abstract 확산 확률 모델과 랑게빈 역학과의 노이즈 제거 점수 매칭 사이의 새로운 연결에 따라 설계된 가중 가변 바운드에 대한 훈련을 통해 최상의 결과.. 2024. 3. 20. [2023-2] 백승우 - ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks https://papers.nips.cc/paper_files/paper/2012/hash/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Abstract.html 1. Introduction - AlexNet 이전의 객체 인식 모델은 대부분 고전적인 ML 모델 - 수만개 정도의 작은 데이터셋(NORB, Caltech-101/256, CIFAR-10/100)을 사용 - 수십만 개의 완전 분할 된 이미지로 구성된 LabelMe 등장 - 1500만 개 이상의 고해상도 이미지로 구성된 ImageNet 등장 - 등장한 데이터셋을 처리하기 위해, 높은 학습 역량을 가진 모델 필요 - 사용되지 않은 데이터에 대해서 추론을 할 수 있는 사전 지식을 담아내야 함 → 이에 논문은 컨볼루션 신경망(CNN) 모델.. 2024. 2. 28. [2023-2] 김경훈 - Mask R-CNN 원본 논문 링크 : https://arxiv.org/abs/1703.06870 Mask R-CNN We present a conceptually simple, flexible, and general framework for object instance segmentation. Our approach efficiently detects objects in an image while simultaneously generating a high-quality segmentation mask for each instance. The method, called arxiv.org Introduction 이번 포스팅에서는 Mask R-CNN에 대해 소개하려고 합니다. Mask R-CNN은 주로 인스턴스 분할 작업에 사.. 2024. 2. 20. [2023-2] 김경훈 - Finding Tiny Faces 원본 논문 링크 : https://arxiv.org/abs/1612.04402 Finding Tiny Faces Though tremendous strides have been made in object recognition, one of the remaining open challenges is detecting small objects. We explore three aspects of the problem in the context of finding small faces: the role of scale invariance, image resolution, arxiv.org 0. Introduction 객체 탐지 기술은 컴퓨터 비전과 이미지 처리 분야에서 중요한 위치를 차지하며, 특히 디지털 이미.. 2024. 2. 6. 이전 1 ··· 13 14 15 16 17 18 19 다음
