Computer Vision111 [2024 - 2] 김동규 - GoogLeNet : Going Deeper with Convolutions Abstract2014년 이미지넷 인식 대회에서 VGG를 누르고 1위를 차지한 모델입니다. VGG와 마찬가지로 깊은 층을 구성하여 성능을 향상시켰습니다. VGG19는 19개의 층을, GoogLeNet은 22개의 층으로 구성되어 있습니다. GoogLeNet은 연산을 하는데 소모되는 자원의 효율을 개선했다는 것이 특징입니다. 잘 설계된 구조를 통해 모델의 깊이나 폭을 늘려도 연산량이 증가하지 않는다고 합니다. GoogLeNet을 최적화하기 위해 Hebbian priciple과 multi-scale processing을 적용하였고, 이 구조를 GoogLeNet이라 부른다고 합니다. 1. Introduction 지난 3년간, 딥러닝의 발전 덕에 CNN 분야에서 큰 발전이 이루어져 왔습니다. 이러한 발전은 단지.. 2024. 12. 8. [2024 - 2] 김동규 - LeNet : Gradient-Based Learning Appliedto Document Recognition LeNet의 들어가기에 앞서서 LeNet은 CNN의 개념을 제시하고 현대 CNN 모델들의 기초가 되는 모델입니다. 1. Introduction 해당 논문의 주요 메시지는 " 패턴인식 시스템은 hand-designed heuristics를 줄이고 자동화 학습에 주력해서 만드는 것이 더 좋은 성능을 가진다" Introduction에서는 두 가지 케이스를 제시합니다. 첫 번째는 character recognition, 두 번째는 document understading입니다. character recognition의 경우 독립된 하나의 글자를 인식하는 문제입니다. 이러한 문제는 픽셀 이미지에 직접 동작하는 머신을 사용하는 것이 효과적이며 저희가 알고 있는 CNN을 의미합니다. document understad.. 2024. 12. 7. [2024-2] 백승우 - VoxelMorph: A Learning Framework for Deformable Medical Image Registration VoxelMorph: A Learning Framework for Deformable Medical Image RegistrationWe present VoxelMorph, a fast learning-based framework for deformable, pairwise medical image registration. Traditional registration methods optimize an objective function for each pair of images, which can be time-consuming for large datasets or rich defoarxiv.org0. AbstractVoxelMorph은 변형 가능한 pair별 의료 image registration을 .. 2024. 11. 7. [2024-2] 김경훈 - VoxelMorph : A Learning Framework for Deformable Medical Image Registration Link : https://arxiv.org/abs/1809.05231 VoxelMorph: A Learning Framework for Deformable Medical Image RegistrationWe present VoxelMorph, a fast learning-based framework for deformable, pairwise medical image registration. Traditional registration methods optimize an objective function for each pair of images, which can be time-consuming for large datasets or rich defoarxiv.org 0. Abstract 기.. 2024. 9. 10. 이전 1 ··· 17 18 19 20 21 22 23 ··· 28 다음
