Deep Learning study

오늘 정리 할 논문은 FCN에 이어서 U-Net. 이미지 segmentation하면 항상 나오는 논문인것같다. 이 논문을 제일 처음 접한것은 다른 이유가 있었지만 생략.. ㅎ 좋은일은 아니었기때문에 .. 여튼 그럼 논문으로 들어가 보도록 하자. 이 논문에서 소개할 것은 크게는 두가지 이다. 하나는 network(모델의 구조)이고, 다른 하나는 data augmentation을 활용했다는 것이다. 언제나 그렇듯이 이맘때쯤 나온 논문들의 introduction의 도입부는 항상 비슷한것 같다. '최근 몇년간 deep convolutional netowrks는 이미지 인식 분야에서 뛰어난 성능을 보여왔다' ... 등등의 말.. 여기도 비슷말들이 주욱 있다. classification분야에서는 네트워크의 출력으로..

이번에 정리해 볼 논문은 FCN이다. image segmentation에서 기초가되는 논문.? 이라고 생각돼서 한 번 정리를 해보려고 한다. 여기서 이야기하는 방법론은 단순하면서 간단하다. FCN에서는 기존의 classification에 사용되던 모델들을 이용하여 tranfer learning을 하게 된다. 하지만 기존의 classification의 모델들은 class 분류를 위해 네트워크의 마지막엔 항상 Fully connected layer(이하 Fc layer)가 삽입되게 되는데 이는 image segmentation에는 적합하지 않다. 왜냐하면 Fc layer를 사용하기 위해서는 고정된 크기의 input만을 받아야하며, 1차원적인 정보만을 가지고 있기 때문에 원하는 2차원적인 정보(위치정보 등,,..