object detection4 [Object Detection] Tensorflow Hub 활용하기 (inception resnet V2) Tensorflow Hub 에 있는 object detection model을 어떻게 사용하는지 알아보기 위해 간단한 구현을 하려고 합니다. 해당 코드는 CoLab에서도 확인 가능합니다. - Tensorflow Hub에서 object detection model 찾아보기 - 나의 workspace에 models load하기 - Inference를 위해 image를 preprocess하기 - models에 inference하고 output을 inspect하기 Imports import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub from PIL import Image from PIL import ImageOps import tempfile from six.moves.u.. 2021. 3. 31. [논문 리뷰] Multiple-Clothing Detection and Fashion Landmark Estimation Using a Single-Stage Detector 안녕하세요. 이번에 리뷰할 논문은 중앙대팀에서 IEEE Access 2021에 publish한 Multiple-Clothing Detection and Fashion Landmark Estimation Using a Single-Stage Detector입니다. IDENX INTRODUCTION PROPOSED METHOD EXPERIMENTS RESULTS CONCLUSION INTRODUCTION Fashion dataset에 대한 기존 model들을 High computational requirements이 필요했습니다. 그러나 본 논문에서 제안 제안한 모델은 아래와 같은 contribution을 가지고 있습니다. Contribution (1) low-power devices에 적합하도록 accur.. 2021. 3. 13. [논문 리뷰] EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection Review 안녕하세요! 오늘은 랩미팅 중 교수님께서 추천해주신 모델인 EfficientDet 을 리뷰해볼려고 합니다. Google Brain팀에서 publish한 논문이며, Code도 사용할 수 있도록 GitHub에 올려있습니다. Introduction EfficientDet은 이름만큼이나 현재 DataseObject Detection on COCO minival dataset에서 Extra Traning data 없이 성능 측정한 모델 중 1위를 차지할 정도로 적은 연산량(FLOPS)과 정확도를 모두 잡은 Efficient한 Network인데요. 위 single-model single-scale로 진행한 성능 비교 실험에서도 1위 mAP를 달성하며 SOTA 를 갱신했다고 합니다. Challenges Challen.. 2021. 3. 6. [Object Detection] 1-Stage Detector와 2-Stage Detector 차이 Deepfashion2 dataset과 EfficientDet을 사용한 Multiple-Clothing Detection and Fashion Landmark Estimation Using a Single-Stage Detector 논문을 읽다가 1-Stage Detector로 하나의 single GPU로 빠른 fast inference time(42 ms)을 도달했다고 하여 1-Stage Detector와 2-Stage Detector의 차이를 다른 분의 블로그 포스팅을 참고하여 이번에 정리하고 넘어가려고 합니다. 1-Stage Detector와 2-Stage Detector milestone 2-Stage Detector Regional Proposal과 Classification이 순차적으로 이루어.. 2021. 3. 2. 이전 1 다음
