HyperML

CornerNet은 1-stage 계열에서 새로운 방식으로 등장한 object detector이다. 일반적으로 box를 나타내는 top-left, bottom-right 정보를 바로 keypoint detection으로 찾는 방식인데, 마치 2d human pose estimation에서 heatmap을 가지고 joint의 keypoint를 찾는 것과 유사하다. 기존의 1-stage detector와 무엇이 다른가? 1. bounding box를 pair corner point로 찾고 각각의 포인트의 embedding을 통해 pair를 구성한다. 100k에 이르는 anchor box가 필요하지 않다 2. corner pooling : left-most, top-most 검색을 하고, max인 교차점을 구..

원문 : https://openai.com/blog/deep-double-descent/?fbclid=IwAR2kjb-SCR2wEWWlIKk3lnzVh9y_VYIInryB-DH7gBIcApi4xfdKRllnlx8 Deep Double Descent We show that the double descent phenomenon occurs in CNNs, ResNets, and transformers: performance first improves, then gets worse, and then improves again with increasing model size, data size, or training time. This effect is often avoided through careful op..

"Recent Advances in Deep Learning for Object Detection" 출처 : https://arxiv.org/pdf/1908.03673v1.pdf 제목 링크 출판연도 관련링크 FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection https://arxiv.org/pdf/1904.01355.pdf 19.04 https://github.com/tianzhi0549/FCOS CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection https://arxiv.org/pdf/1904.08189.pdf 19.04 https://github.com/xingyizhou/CenterNet NAS-FPN: Learning..