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Fast R-CNN 1

DL - RCNN, Fast RCNN, FCN, DeconvolutionNetwork

Object detection- 물체가 여러개있으면 바운더리. 물체가 어딨는지 box level로- 즉 box level의 localization Semantic Segmentation- 각 pixel이 어느레이블이다. 각 class에 해당하는..- pixel level localization이다. 그렇다면 RCNN은,object detection을 위한 CNN이다. 즉 CNN Feature에 region이 있는 것이다.3개 모듈로 구성된다. 1) Region proposal- selective search방법을 사용한다. 계층적 segmentation, bounding box 2) (feature) extraction위한 CNN (알렉스넷사용)- 알렉스넷 두번째 Fully connected layer의..

IT/Deep learning 2017.06.30
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Axiomatic Attribution for Deep Networks, Learning Directed Exploration Strategies, R-CNN, smoothGrad, Interpretability Beyond Feature Attribution:Quantitative Testing with Concept Activation Vectors, Fast R-CNN, Concept vector, Quantifying Attention Flow in Transformers, Paper리뷰, Deconvolution Network, TCAV, Never Give Up, Regularizing Trajectory Optimization with Denoising Autoencoders, vision transformer, XAI, They Are Features, RL논문, Adversarial Examples Are Not Bugs, CAV, intergrated gradient,

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