일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
27 | 28 | 29 | 30 |
Tags
- RNN
- userwidget
- multimodal
- Stat110
- 오블완
- WBP
- 모션매칭
- GAN
- animation retargeting
- BERT
- NLP
- Generative Model
- 디퓨전모델
- Unreal Engine
- 언리얼엔진
- deep learning
- Font Generation
- ue5.4
- dl
- cv
- motion matching
- 생성모델
- Diffusion
- 폰트생성
- CNN
- WinAPI
- Few-shot generation
- 딥러닝
- ddpm
- UE5
Archives
- Today
- Total
목록R-CNN (1)
Deeper Learning

2-stage detectors 2-stage detector는 객체가 존재할 가능성이 높은 영역(ROI: Region of Interest)을 추출하고 CNN을 통해 class와 boundig box의 위치를 찾는다. R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN 등이 2-stage detector에 속하며, YOLO, SSD 등이 1-stage detector에 속한다. 2-stage detectors인 R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN에 대해 매우 간략하게 차이점과 발전과정을 중심으로 작성하고자 한다. (자세한 각 알고리즘에 대한 설명은 후에 따로 작성할 예정) R-CNN Region Proposals with CNN(R-CNN)은 object detection을 ..
AI/Deep Learning
2021. 3. 14. 16:22