[XAI] CAM - 어이 모델 ! 너 어딜 보는거야

https://arxiv.org/pdf/1512.04150.pdf Learning Deep Features for Discriminative Localization - 2015 기존의 CNN 모델에서는 Input → Conv layers → Fc layers → softmax 의 매커니즘을 통해 특정 이미지를 클래스로 분류하는 학습 과정을 거칩니다. 이는 매우 일반적인 방법으로 마지막 feature map을 flatten 하여 1차원 백터들로 만든 후에 이를 Fully Connected Network를 통과하여 Softmax로 분류하는 것이죠. Learning Deep Features for Discriminative Localization - Introduction ( 논문 발췌 부분 ) Despite..

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• · 2023. 6. 28.

논문 리뷰 - YOLOv1 - 욜로! 혁명의 시작!

YOLO 특징 객체 인식을 regression problem으로 접근 단일 네트워크 사용으로 FULL image 에서 bbox, class probabilities 예측 빠른 예측 속도 ( 단일 네트워크 때문 ) 배경에서 오탐지할 가능성이 적음 ( bbox 학습시 각 cell 마다 박스 1개 사용, cell 당 클래스 1개 할당 ) 일반화 가능한 객체 표현을 학습 pascal VOC 데이터셋으로 학습하고 다른 데이터셋을 예측해도 성능이 높음. 지역 제안 기반 모델보다 정확도가 낮음 작은 개체 식별 어려움 v1 ~ v6 까지 지속적으로 노력 입력 이미지와 산출 벡터 구조 객체의 중심이 있는 cell은 객체 인식의 기준으로 정합니다. ( Pr(obj) = 0 or 1 ) 객체의 중심이 있는 cell은 tar..

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• · 2023. 5. 26.