모두를 위한 Object Detection (이해부터 구현까지)

해당 프로젝트는 이재원, 정찬희, 황동현이 진행하는 사이드 프로젝트입니다.

Motivation

메인스트림에 있는 Detection 논문들은 거의 다 보고 토의를 했는데 Detection을 제대로 알고있다고 이야기할 수 있는 건가에 대한 의문에서 시작되었습니다. 따라서 읽은 Detection 논문을 바닥부터 구현하고, 수렴시키는 것을 통해서 딥러닝 프레임워크의 사용 능력과 구현 능력을 길러야겠다는 생각으로 이어지면서 프로젝트를 시작하게 되었습니다.

Objective

현재 최종 목표는 다음과 같습니다.

• 메인스트림에 있는 Object Detection 논문에 대한 이해
• Object Detection 논문 구현
• 초심자가 Object Detection을 공부할 때, 보고 학습할 수 있도록 체계적으로 정리된 Object Detection의 구현에 대한 문서 작성

논문 구현 리스트

논문 구현체는 사정에 따라 순서 및 구현체 리스트 변동이 있을 수 있습니다.

• You Only Look Once : Unified, Real-Time Object Detection [v]
• YOLO 9000 : Better, Faster, Stronger
• YOLO v3 : An Incremental Improvement
• SSD : Single Shot MultiBox Detector
• Fast R-CNN
• Faster R-CNN
• Mask R-CNN
• Feature Pyramid Networks for Object Detection
• Focal Loss for Deense Object Detection
• Accurate Single Stage Detector Using Recurrent Rolling Convolution

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협업 원칙

• Github으로 협업하기

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Meeting Log

1). 2018-12-12 회의

2). 2018-12-05 회의

3). 2018-11-30 회의

4). 2018-11-22 회의

5). 2018-11-15 회의

6). 2018-11-09 회의

7). 2018-11-02 회의

8). 2018-10-14 회의

9). 2018-09-28 회의

10). 2018-09-14 회의

11). 2018-08-31 회의