MintPsycho's Blog

오늘의 논문 링크: https://arxiv.org/pdf/1802.04712.pdf Attention-based Deep Multiple Instance Learning , 2018 multiple instance learning (MIL) 란, 의료영상과 같이 annotation이 약하고, ROI(region of interest)가 대략적인 데이터들을 학습할 때 발생되는 문제들을 해결하기위해 고안되었다(e.g., computational pathology, mammography or CT lung screening) . 이는 의존성과 규칙성이 없는 bag of instances를 하나의 클래스로 정의 하고, 모델이 이를 학습하여 bag of instances 를 예측하는 문제를 다룬다. 하지만 기존..

최근 오브젝트 디텍션의 yolo 모델이 다시한번 업그레이드 되었다! YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors git :https://github.com/WongKinYiu/yolov7 그림과 같이 COCO벤치마크 실험에 따르면 Swin, ConvNeXt 보다 좋은 성능을 보이고 있으며, 심지어 FLOps 도 104.7G 로, YOLOv4 (142.8) 보다 15% 줄였다. 이 외에도, 본 논문이 기여한 것은 다음과 같다. 1) Trainable bag-of-freebies : 모델을 더 좋게 학습시키는 여러 방법들 2) Object detection 에서 다음 두가지의 어려움이 되는점..