Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- Deeplearning
- OpenCV
- point cloud
- re-identification
- deep learning
- Computer Vision
- 큐
- 알고리즘
- 파이썬
- Object Tracking
- cv2
- Object Detection
- reconstruction
- center loss
- level2
- numpy
- 딥러닝
- 자료구조
- Python
- NLP
- 스택
- attention
- 3D
- Knowledge Distillation
- flame
- transformer
- Threshold
- 프로그래머스
- 임계처리
- 논문 구현
Archives
- Today
- Total
목록coefficient branch (1)
공돌이 공룡의 서재
[논문 리뷰] YOLACT : Real-time instance segmentation
YOLACT: Real-time Instance Segmentation (ICCV 2019) https://arxiv.org/pdf/1904.02689v2.pdf Real-time instance segmentation에서 top-ranking을 차지하고 있는 모델이다. You Only Look At CoefficienTs의 약자다. 모델의 핵심 내용 중에 coefficient prediction branch가 있다 보니, 이렇게 이름 지은 것 같다. YOLACT를 살펴보고, YOLACT++까지 리뷰해보고자 한다. Introduction mask r-cnn 같은 2-stage 모델들은 성능에 초점이 맞춰져 있어서 real-time으로 적용하기에는 아쉬운 속도다. YOLACT의 목표는 1 stage ins..
딥러닝/Vision
2021. 9. 2. 02:32