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" data-ke-type="html">HTML 삽입미리보기할 수 없는 소스  이번글에는 NAVER Clova 팀에서 발표한 DEER: Detection-agnostic End-to-End Recognizer for Scene Text Spotting 라는 모델에 대해 정리해봤습니다.DETR을 기반으로한 모델이며, Deformable DETR을 보고 오시면 더 이해가 빠릅니다.학습 코드가 공개되어 있지 않기 때문에 모델 사용을 위해선 직접 구현해야 합니다.Introduction일반적인 end-to-end text spotting 파이프라인은 text detector와 recogntion으로 구성됩니다. Text detector는 이미지내의 텍스트 위치를 Box 또는 Polygon 모양의 결과를 출력하고,..

오늘은 Grounding-DINO라는 논문에 대해서 리뷰하겠습니다. 본 논문은 Conditional-DETR, DAB-DETR, DN-DETR, Deformable-DETR 등등에 대한 기초 지식을 알고 있다는 전제하에 작성한 글입니다. 따로 해당 논문들에 대해에 대해 정리하겠지만 미리 공부하고 보면 더 도움이 될 것입니다.세부적인 내용들은 찾아보시는 걸 권장하고 틀린 부분이 있으면 언제든 댓글로 말씀해주시면 수정하겠습니다.(위의 언급된 기초지식들은 해당 블로그 다른 글에 작성되어있습니다.) Github : https://github.com/IDEA-Research/GroundingDINOPaper : https://arxiv.org/abs/2303.05499Abstract 본 논문에서는 Transfor..

오늘은 DAB-DETR이라는 논문에 대해서 리뷰하겠습니다. 본 논문은 Conditional-DETR에 대한 기초 지식을 알고 있다는 전제하에 작성한 글입니다. 따로 해당 논문들에 대해에 대해 정리하겠지만 미리 공부하고 보면 더 도움이 될 것입니다.세부적인 내용들은 찾아보시는 걸 권장하고 틀린 부분이 있으면 언제든 댓글로 말씀해주시면 수정하겠습니다. Github : https://github.com/IDEA-Research/DAB-DETRPaper : https://arxiv.org/abs/2201.12329 AbstractDAB-DETR는 DEtection TRansformers(DETR)의 성능을 향상시키기 위해 고안된 새로운 접근법입니다. 이 논문은 DETR에서 사용하는 고정된 Positional E..

오늘은 DINO이라는 논문에 대해서 리뷰하겠습니다. 본 논문은 DAB-DETR, Deformable-DETR, DN-DETR에 대한 기초 지식을 알고 있다는 전제하에 작성한 글입니다. 따로 해당 논문들에 대해에 대해 정리하겠지만 미리 공부하고 보면 더 도움이 될 것입니다.세부적인 내용들은 찾아보시는 걸 권장하고 틀린 부분이 있으면 언제든 댓글로 말씀해주시면 수정하겠습니다. Github : https://github.com/IDEA-Research/DINOPaper : https://arxiv.org/abs/2203.03605Abstract본 논문에서는 기존의 DETR(정확히는 Deformable DETR) 모델을 기반으로 한 객체 검출 성능 향상 방법을 제안향상된 디노이징(denoising) 앵커 박스 ..

오늘은 Convolutional Neural Network(CNN) 기반 모델들에 대해서 정리하겠습니다.CNN 기반 모델들은 굉장히 다양하고 각각 논문들이 하나씩 있을만큼 내용들이 많으나 본 페이지에서는 간단하게 정리하려고 합니다. CNN 기초 지식이 있으면 훨씬 더 도움이 되실 것이라 생각합니다.세부적인 내용들은 찾아보시는 걸 권장하고 틀린 부분이 있으면 언제든 댓글로 말씀해주시면 수정하겠습니다.  1. Resnet모델이 깊어질수록 성능이 왜 안좋아질까?Overfitting때문이 아니라, 모델 최적화(Optimization)가 어려워지기 때문모델이 깊어질수록 gradient vanishing, gradient exploding 현상이 발생하기 때문기존 학습 방법x가 들어올 때, H(x)에 대해 이상적으..

오늘은 DN-DETR이라는 논문에 대해서 리뷰하겠습니다. 해당 논문은 헝가리안 알고리즘에 대한 기초 지식을 알고 있다는 전제하에 작성한 글입니다. 따로 헝가리안 알고리즘에 대해 정리하겠지만 미리 공부하고 보면 더 도움이 될 것입니다.세부적인 내용들은 찾아보시는 걸 권장하고 틀린 부분이 있으면 언제든 댓글로 말씀해주시면 수정하겠습니다.  Feng Li, Hao Zhang, Shilong Liu, Jian Guo, Lionel M. Ni, Lei Zhang  et.al. "DN-DETR: Accelerate DETR Training by Introducing Query DeNoising" (2022)https://arxiv.org/abs/2203.01305Abstract이 논문에서는 DETR(DEtectio..

오늘은 DETR(End-toEnd Object Detection with Transformers)에서 발생한 Small Object Detection과 느린 학습 속도 등의 문제점을 Deformable 방법론을 더하여 해결한 Deformable DETR에 대해 알아보겠습니다.Zhu, Xizhou, et al. "Deformable detr: Deformable transformers for end-to-end object detection." arXiv preprint arXiv:2010.04159 (2020).Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object DetectionIntroductionDETR(2020)은 객체 감지에서 많은 수작..

딥러닝 기초부터 심화, 논문 리뷰까지 차근 차근 작성하여 글을 작성할 계획입니다.먼저, 딥러닝이라는 기술에 대해 기초 지식부터 적어보고자 합니다. 세부적인 내용들은 찾아보시는 걸 권장하고 틀린 부분이 있으면 언제든 댓글로 말씀해주시면 수정하겠습니다.1. 딥러닝1-1. 구성요소Layer : 모델을 구성하는 각층Node : 각 layer를 구성하는 요소Weight : 다음 layer에 있는 Node에 미치는 영향을 주는 요소최종적으로 Loss를 최소로 만드는 weight를 찾는 것이 목표 1-2. 학습 순서Forward-Propagation : 예측 값을 구하는 과정Loss 계산 : 실제 값과 오차를 구함Back-Propagation : Loss를 줄일 수 있는 weight 업데이트 2. 경사 하강법개념함수..