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이번에 리뷰할 논문은 FCN-Transformer Feature Fusion for Polyp Segmentation 입니다. https://paperswithcode.com/paper/fcn-transformer-feature-fusion-for-polyp Papers with Code - FCN-Transformer Feature Fusion for Polyp Segmentation #5 best model for Medical Image Segmentation on Kvasir-SEG (mean Dice metric) paperswithcode.com 본 논문에서 제안하는 FCBFormer모델은 대장 내시경(Colonoscopy) 영상의 대장암(colorectal cancer) 부분의 영역을 검출하..

이번에 리뷰할 논문은 PVT v2: Improved Baselines with Pyramid Vision Transformer 입니다. https://paperswithcode.com/paper/pvtv2-improved-baselines-with-pyramid-vision Papers with Code - PVT v2: Improved Baselines with Pyramid Vision Transformer #24 best model for Object Detection on COCO-O (Average mAP metric) paperswithcode.com self-attention을 기반으로 하는 transformer를 computer vision에 적용하려는 연구들이 이어졌으며, 가장 대표적으로..

이번에 리뷰할 논문은 Pyramid Vision Transformer 입니다. https://paperswithcode.com/method/pvt Papers with Code - PVT Explained PVT, or Pyramid Vision Transformer, is a type of vision transformer that utilizes a pyramid structure to make it an effective backbone for dense prediction tasks. Specifically it allows for more fine-grained inputs (4 x 4 pixels per patch) to be used, whil paperswithcode.com CNN 기반 ..

이번에 리뷰할 논문은 SSformer: A Lightweight Transformer for Semantic Segmentation 입니다. https://paperswithcode.com/paper/ssformer-a-lightweight-transformer-for Papers with Code - SSformer: A Lightweight Transformer for Semantic Segmentation Implemented in one code library. paperswithcode.com 2017년도에 NLP분야에서 transformer 모델이 출시된 이후 많은 변화가 있었습니다. computer vision 역시 마찬가지였으며, 자연어에 특화된 transformer를 변형하여 CV에서 사..

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 You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection 입니다. https://paperswithcode.com/paper/you-only-look-once-unified-real-time-object Papers with Code - You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection 🏆 SOTA for Real-Time Object Detection on PASCAL VOC 2007 (FPS metric) paperswithcode.com object detection은 image 내에 object의 위치를 예측함과 동시에 해당 object의 class를 분류해야하는 task입니다. 이미..