분류 전체보기96 (DeepSORT) SIMPLE ONLINE AND REALTIME TRACKING WITH A DEEP ASSOCIATION METRIC Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association MetricSimple Online and Realtime Tracking (SORT) is a pragmatic approach to multiple object tracking with a focus on simple, effective algorithms. In this paper, we integrate appearance information to improve the performance of SORT. Due to this extension we arearxiv.org0. AbstractSORT은 간단하고 효과적인 알고리즘에 중점을 둔 MOT(Multi object tracking)에 .. 2024. 5. 7. A Unified Approach to Interpreting Model Predictions A Unified Approach to Interpreting Model PredictionsRequests for name changes in the electronic proceedings will be accepted with no questions asked. However name changes may cause bibliographic tracking issues. Authors are asked to consider this carefully and discuss it with their co-authors prior to requepapers.nips.cc0. Abstrct- Additive feature attribution methods에서 게임이론을 기반으로 하는 Shap Value가.. 2024. 5. 7. ResNet 1. Information잔차 신경망(ResNet)은 2015년에 마이크로소프트 리서치 팀에서 제안한 신경망 구조ResNet에는 잔차 모듈(residual module)과 스킵 연결(skip connection)이라는 새로운 구조가 사용되었으며, 은닉층에도 강한 배치 정규화가 적용되었음ResNet은 2015년에 ILSVRC에서 top-5 오차율 3.57%을 기록하며 가장 좋은 성능을 기록함배치 정규화가 강하게 적용된 덕분에 파라미터가 있는 층이 50층, 101층, 152층이나 되는 깊은 신경망(ResNet50, ResNet101, ResNet152)의 복잡도를 훨씬 층수가 적은 VGGNet(19층)보다 낮출 수 있음신경망이 지나치게 깊어지면 과적합이 발생하기 쉬움ResNet은 배치정규화를 통해 과적합 문.. 2024. 4. 22. GoogLeNet 1. Information인셉션은 구글에서 연구 논문을 통해 2014년에 발표했음인셉션의 구조의 특징은 신경망 내부적으로 계산 자원의 효율을 높였음인셉션 신경망 구조를 구현한 GoogLeNet은 22개 층으로 구성(VGGNet보다 층수가 많음)되었으나 파라미터 수는 VGGNet의 1/12에 불가함→ VGGNet: 1억 3800만개, GoogLeNet: 1300만개GoogLeNet은 적은 파라미터 수로 향상된 성능을 보임인셉션 신경망 구조는 AlexNet이나 VGGNet에서 따온 고전적인 CNN 구조를 따르지만 인셉션 모듈(inception module)이라는 새로운 요소를 도입하였음합성곱층의 커널 크기- 앞서 살펴본 신경망 구조는 커널 크기가 제각각으로, 1x1, 3x3, 5x5, 큰 것은 11x11 (.. 2024. 4. 22. 이전 1 ··· 8 9 10 11 12 13 14 ··· 24 다음
