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이번에 리뷰할 논문은 Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation 입니다. https://paperswithcode.com/paper/encoder-decoder-with-atrous-separable Papers with Code - Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation 🏆 SOTA for Semantic Segmentation on PASCAL VOC 2012 test (Mean IoU metric) paperswithcode.com 본 논문에서 제안한 모델은 DeebLab 시리즈 중 v3+ ..

computer vision에서 가장 처음이자 각광을 받았던 분야는 image classification입니다. 특히 ILSVRC 대회가 열리게 되면서 풍부한 ImageNet 데이터셋을 가지고 많은 사람들이 image classification challenge에 뛰어들었으며, 많은 발전들이 있었습니다. 대표적으로 2012년도의 AlexNet을 시작으로 현재에도 여러 방면으로 활용되고 있는 VGG, Inception, ResNet 등 많은 모델들이 나오기 시작했습니다. 하지만 사람들은 이러한 기법들을 단순히 image classification에서 만족하지 않았으며, 각 객체의 위치를 탐지하는 Image segmentation 에서도 활용하게 됩니다. 간단하게 설명하자면 classification의 경우..

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..