러닝머신의 머신러닝

안녕하세요. 오늘 리뷰해볼 논문은 Facebook AI에서 발표했던 End-to-End Object Detection with Transformers이라는 논문이고 DETR이라고도 불립니다. 해당 논문에서 제시된 모델인 DETR은 object detection 분야에서 transformer를 backbone으로 성공적으로 적용한 모델 중에 하나이며 이후에 다른 transformer 기반 OD 모델들에게도 영향을 주고 있습니다. https://arxiv.org/pdf/2005.12872.pdf https://github.com/facebookresearch/detr GitHub - facebookresearch/detr: End-to-End Object Detection with Transformers E..

(해당 글은 개인적인 기록을 목적으로 잘못된 내용이 있을 수 있음을 알립니다.) 이번에 리뷰할 논문은 YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection입니다. (https://arxiv.org/abs/2004.10934) 빠른 inference 속도와 비교적 높은 AP(Average Precision)을 자랑하는 YOLO계열 의 네번 째 페이퍼입니다. YOLOv5부터는 페이퍼가 따로 나오지 않은 것으로 알고 있습니다. 사실 개인적으로 해당 페이퍼는 논문이라기보다는 Technical Report에 조금 더 가깝지 않나라는 생각이 들었습니다. 0. Abstract 딥러닝 모델(CNN계열)에는 다양한 feature(트레이닝 방법, 네트워크 구조)를 가지고 있습니..