자율주행 미래를 위한 대학원생

오늘은 대표적인 CNN의 구조들에 대해 살펴보려고 한다. 제안된 CNN의 구조는 다양하며, 책(밑시딥)에서는 LeNet과 AlexNet을 설명하고 있으며, 이외에도 VGGNet, GoogleNet, ResNet 등이 있다. 이번에는 전반적으로 간단하게 살펴볼 것이며, 자세한 부분은 추후 각 Paper review에서 다뤄볼 예정이다. LeNet 먼저, LeNet에 대해 이야기 해보자. LeNet은 1990년대에 만들어진 것으로, 1~5까지 있다. 우리는 책에 있는 LeNet-5에 대해서만 다룰 것이다. LeNet의 구조는 다음과 같다. Conv Layer 3개, Subsampling Layer(Average Pooling) 2개, FC Layer 1개로 구성되어있다. 1) C1 Layer : 32x32 ..

이번에 리뷰할 논문은 'Focal Loss for Dense Object Detection' 이다. 이 논문은 RetinaNet이라는 모델을 제안하였다. 그리고 기존의 Object Detector들은 Class Imbalance 문제를 해결하기 어려웠다. Class Imbalance란 이미지 내에서 객체의 영역이 배경 영역보다 훨씬 적어 발생하는 클래스 불균형 문제이다. 이러한 easy negative는 학습이 비효율적이고, 모델의 성능을 저하시키게 된다. two-stage detector에서는 이 문제를 region proposal과 sampling heuristic을 통해 해결하지만 one-stage detector에는 적용이 불가하여 고안된 것이 본 논문에서 제시하는 Focal Loss 이다. Fo..