Sin prisa, pero sin pausa.

※ 해당 글을 작성하게 된 이유, U-Net 은 Semantic Segmentation task 에서 기본이 되는 모델입니다. 참고로, Diffusion model ( DDPM ) 에서 U-Net 구조를 채택합니다. (논문 그대로 해석한 것이 아닌 제 나름의 방식대로 해석해서 작성했음을 알리며 참고 바랍니다.) Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, Thomas Brox, U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation, MICCAI(2015) Summary - FCN을 사용해 Semantic Segmentation task 를 수행 - Data augmentation 을 사용해 적은 데이터를 가지고도 좋은 성능을 ..

※ 해당 글을 작성하게 된 이유, 글을 쓰는 현 시점에서, SCHP 는 Human Parsing task 에서 널리 사용되는 모델입니다. CVPR 2023 년에 발표된 SOLIDER-HumanParsing 에도 baseline model 로 사용되었습니다. (논문 그대로 해석한 것이 아닌 제 나름의 방식대로 해석해서 작성했음을 알리며 참고 바랍니다.) Peike Li, Yunqiu Xu, Yunchao Wei, Yi Yang, Self-Correction for Human Parsing, CVPR(2019) Summary - 이전 CE2P 의 한계점을 제시하며 이를 해결하기 위함 → Targeted learning objectives - 기존 label noise 에 대한 문제를 제시하며 self-cor..

※ 해당 글을 작성하게 된 이유, FCN 은 Semantic Segmentation task 에서 기본이 되는 모델입니다. (논문 그대로 해석한 것이 아닌 제 나름의 방식대로 해석해서 작성했음을 알리며 참고 바랍니다.) Jonathan Long, Evan Shelhamer, Trevor Darrell, Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation, CVPR(2015) Summary - Convolutional networks 만을 사용해 효과적으로 Semantic Segmentation task 를 수행 - 기존 Vision Recognition model 에 적용함으로써 효과 인증 1. Introduction Convolutional networks..

※ 해당 글을 작성하게 된 이유, CE2P는 Human Parsing task 에서 baseline model 로 쓰이며, 후에 발표된 Human Parsing 모델에 많은 영향을 주었습니다. (논문 그대로 해석한 것이 아닌 제 나름의 방식대로 해석해서 작성했음을 알리며 참고 바랍니다.) Tao Ruan, Ting Liu, Zilong Huang, Yunchao Wei, Shikui Wei, Yao Zhao, Thomas Huang, Devil in the Details: Towards Accurate Single and Multiple Human Parsing, AAAI(2019) Summary - Feature resolution, global context information, edge datai..