study NOTE

• 1. Summary ;D

  

  deep learning 논문s_정리중

  적절한 hyper parameter 선택을 위해 classification에 대한 논문들의 연구 방향과 이슈들을 정리..하고 있는 중

• 2. Model Training Flow - 진행 중
• 3. Code Review - 꾸쥬늬? 업데이트 중~

Object Detection line up

2013 ~

• native approach algorithm ( 초기 방식 ~)
• Region Proposals ( ~ 2015년)
• R-CNN( 2013): 현대적 기법의 기본 뼈대
• SPP-Net( 2014):

2015(급발전: faster 속도 ↑, Yolo성능 ↑)~

• ----( end to end 시대 )----
• Faster R-CNN ( 2015) : 현대적 object detection
• YOLO: real-time
• SSD: 다양한 크기의 피쳐맵에 앵커 이용
• YOLO v2( 9000)

2017(Retina=FPN + focal loss)~ class imbalance ↑, size scalable ↑

• ----( imbalance 극복 )---- ****
• OHEM
• FPN
• Retina(FPN + focal loss)

2019(EfficientDet) scalable ↑

• EfficientDet( 2019)
• FCOS( 2019) anchor free model ↑
• YOLO v4( 2020)
• YOLO v7
• … ing

cf., -Det: Object Detection Model, -Net:classification Model

부가 Ref.

• 주요 논문
• study TIPs