#객체 검출

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PAPER

论文评述

PAPER 컴퓨터 비전 · 합성곱 신경망

Deformable CNN: 고정 격자를 버리고 샘플링 위치를 학습하다

convolution의 고정된 k×k 샘플링 격자에 학습된 2D offset을 더해, 필터가 물체의 크기와 형태를 따라 휘어지게 만드는 deformable convolution을 제안한다. 분수 offset은 bilinear 보간으로 처리하며, ResNet-101의 마지막 3개 conv층만 교체해도 COCO 검출과 semantic segmentation이 크게 개선된다.

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PAPER 컴퓨터 비전 · 비전 트랜스포머

Swin Transformer: 이동 윈도우로 계층적 백본을 되찾다

어텐션을 7×7 국소 윈도우 안으로 제한해 복잡도를 이미지 크기에 선형으로 만들고, 블록마다 윈도우를 반 칸 이동시켜 윈도우 간 정보를 섞는다. patch merging으로 CNN식 4단계 계층 feature를 복원해, 분류를 넘어 COCO 검출과 ADE20K 분할까지 전 태스크 SOTA를 달성한 범용 백본이다.

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