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이번에 리뷰할 논문은 Spatial Pyramid Pooling in Deep ConvolutionalNetworks for Visual Recognition 입니다. https://paperswithcode.com/method/spatial-pyramid-pooling Papers with Code - Spatial Pyramid Pooling Explained Spatial Pyramid Pooling (SPP) is a pooling layer that removes the fixed-size constraint of the network, i.e. a CNN does not require a fixed-size input image. Specifically, we add an SPP layer o..

이번에 리뷰할 논문은 UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation 입니다. https://paperswithcode.com/paper/unet-a-nested-u-net-architecture-for-medical Papers with Code - UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation 🏆 SOTA for Video Polyp Segmentation on SUN-SEG-Easy (Dice metric) paperswithcode.com 본 논문에서 제안하는 모델은 UNet++ 으로, 2015년에 제안되었던 UNet의 업그레이드 버전이라 생각하시면 됩니..

이번에 리뷰할 논문은 U-Net: Convolutional Networks for BiomedicalImage Segmentation 입니다. https://paperswithcode.com/paper/u-net-convolutional-networks-for-biomedical Papers with Code - U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 🏆 SOTA for Semantic Segmentation on Kvasir-Instrument (DSC metric) paperswithcode.com 2015년도에 나온 논문이며 Image segmentation 분야에서 아주 큰 영향을 준 논문이라고 해도 과원이 아닙니다. UN..

이번에 리뷰할 논문은 Real-world Anomaly Detection in Surveillance Videos(2019) 입니다. 사실 이번에 처음으로 Anomaly Detection 분야를 건드리게 되었는데 computer vision 중에서도 video 분야에서 사용되는 기법들을 찾다가 해당 논문을 읽게 되었습니다. 아무래도 이상치 탐지 분야에 대해 처음 접하는만큼 세부적인 내용에 대해서도 detail하게 잡고 넘어갈 생각입니다. 그래도 최대한 핵심적인 부분만 골라보도록 하겠습니다. 해당 논문은 paperwithcode 사이트의 Abnormal Event Detection In Video 에서 Most implemented 에 해당하는 논문으로 후에 구현을 위해 선정하게 되었습니다. https:/..

단순선형회귀란? 통계학습을 위한 도구는 정말 다양합니다. 그 중에서도 단순선형회귀모형은 지도학습 방법 중 가장 간단하면서도 base가 되는 모형입니다. 이 기법은 하나의 설명변수 $ X $에 기초하여 양적 반응변수 $ Y $를 예측하죠. 단순선형회귀는 $ X $ 와 $ Y $ 사이에 선형적 상관관계가 있다고 가정합니다. 이때 선형적 상관관계가 무엇인지 간단하게 알아보도록 합시다. $$ Y \approx \beta_{0} + \beta_{1}X $$ 위 식은 수학적으로 선형적 상관관계를 나타낸 것이며, $ X $에 대한 $ Y $의 회귀라고 합니다. 만약 TV광고라는 변수를 통해 sales(판매량)을 추정하고 싶다면 $ sales \approx \beta_{0} + \beta_{1} \times TV $ ..

통계학습(statistical learning)이란? 통계학습(statistical learning)은 데이터에 대한 이해를 위한 방대한 도구 집단을 의미합니다. 현실세계에 존재하는 정보를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 구조화를 시킨 것을 데이터라 하며 그만큼 데이터의 종류는 다양합니다. 데이터를 이해하기 위한 도구는 크게 지도(supervised)학습과 비지도(자율)(unsupervised) 학습으로 분류할 수 있습니다. 지도 학습은 1개 이상의 입력변수를 기반으로 출력변수를 예측하거나 추정하는 것을 의미하며, 이는 비즈니스, 의학, 천체 물리학, 공공 정책 과 같은 다양한 분야에서 사용됩니다. 반대로 비지도 학습은 지도 학습과 다르게 출력변수가 따로 존재하지 않으며 오직 입력변수만이 존재합니다. 그렇기에..