Hyunjulie / KR-Reading-Computer-Vision-Papers

Computer Vision 관련 논문 읽기

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완료된 튜토리얼:

1. Xception - 설명 & Pytorch 코드
   • ipynb 가 로딩이 안되는 경우: 여기에 있습니다
2. GoTurn - 설명 & Pytorch 코드
   • ipynb 가 로딩이 안되는 경우: 여기에 있습니다
3. 구글 Colab 에서 Pytorch로 Pretrained 된 모델 사용하는 방법 등
   • 이것 저것 유용할 수 있는 command 필기용
   • ipynb 가 로딩이 안되는 경우: 여기에 있습니다
4. SegNet - Pytorch 코드

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목표:

• Backbone Network 몇가지 정리: Xception, Inception
• Image Segmentation - 논문 정리하기
• Reuse 가능한 function들 만들고 (PyTorch)
• 논문 구현하기 +) 최근에 나온 새로운 논문 읽고 정리하기

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논문/모델 목록: TO DO!!

Pre-requisites: ResNet, Inception

• FCN (2014)
• SegNet (2015)
• MobileNet (2017)
• PSPNet (2016): pyramid scene parsing network
• The One Hundred Layers Tiramisu: Fully Convolutional DenseNets for Semantic Segmentation (2016):
• DeepLab V3+ (2018)
• RefineNet (2016):
• Full-Resolution Residual Networks for Semantic Segmentation in Street Scenes (2016)
• Global Convolutional Network (2017)
• AdapNet (2017):
• ICNet (2017):
• SenseASPP (2018 CVPR):
• Dense Decoder Shortcut Connections for Single-Pass Semantic Segmentation (2018 CVPR):
• BiSeNet (2018):

[참고]

• https://github.com/GeorgeSeif/Semantic-Segmentation-Suite