Object Detection using Deep Learning

딥러닝을 이용한 Ojbect Detection에 대한 대표 Architecture들을 공부하기 위한 문서입니다.

개인적으로 공부하면서 참고가 되었던 정리가 잘 된 Article들을 정리해 두었습니다. 물론 발표된 논문도 중요합니다 :)

내용 구성은 간단합니다.

[Architecture 이름 / 발표된 년도 / 구현해볼 수 있는 Code]

[Paper url]

[정리가 잘 되어있는 Articles]

출처: https://github.com/hoya012/deep_learning_object_detection

Hoya012 님께서 친절하게 정리해주신 Object Detection Arcitecture 탄생 순서입니다.

빨간색으로 처리된 것들은 핵심 Architecture들로 꼭 보고 가시는 것이 좋습니다.

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Architectures

R-CNN (2014)

• [code - Keras]
• [Paper] Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
• [Article] Image Segmentation에 대한 짧은 이야기: R-CNN 에서부터 Mask R-CNN까지

SPP-Net

• [code - Keras] by yhenon
• [Paper] Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition
• [Article] [논문정리] SPPNet: Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition
• [Article] <인공지능> Multiple-Object Detection (2) - SPP-Net

Fast R-CNN (2015)

• [code - Keras]
• [Paper] Fast R-CNN
• [Article] Fast R-CNN | OpenResearch.ai
• [Article] RoI pooling in TensorFlow

Faster R-CNN (2016)

• [code - Keras] by kbardool
• [Code] Faster R-CNN for Open Images Dataset by Keras
• [Code] keras-frcnn
• [Paper] Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
• [Article] What is Faster R-CNN | Incredible.AI
• [Article] [분석] Faster R-CNN
• [Article] Faster R-CNN (object detection) implemented by Keras for custom data from Google’s Open Images Dataset V4
• [Article] Faster R-CNN: Down the rabbit hole of modern object detection
• [Article] Faster R-CNN 논문 리뷰

YOLO (2016)

• [code - Keras]
• [Paper] You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection
• [Article] [분석] YOLO
• [Article] [논문 요약12] You Only Look Once: Unified, Real-TIme Object Detection

SSD (2016)

• [code - Keras] by pierluigiferrari
• [Paper] SSD: Single Shot MultiBox Detector
• [Article] SSD: Single Shot Multibox Detector | OpenResearch.ai
• [Article] [논문] SSD: Single Shot Multibox Detector 분석
• [Article] What do we learn from single shot object detectors (SSD, YOLOv3), FPN & Focal loss (RetinaNet)?

R-FCN (2016)

• [code - Keras] by parap1uie-s
• [Paper] R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks

RetinaNet (2017)

• [code - Keras] by fizyr
• [Paper] Focal Loss for Dense Object Detection
• [Article] Review: RetinaNet - Focal Loss (Object Detection)

Mask R-CNN (2017)

• [code - Keras] by matterport
• [Paper] Mask R-CNN

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Object Tracking

tbd 😮

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정리가 잘 되어있는 갓블로그

• HOYA012'S RESEARCH BLOG [Link]
  Object Detection관련 논문들 리뷰가 잘 되어있음

• Hello Blog [Link]
  Deep Learning 관련 논문 및 이론 정리가 잘 되어있음

• 어쩐지 오늘은 [Link]
  Kaggle, Machine Learning 등 여러가지 지식들을 잘 설명해줌

• Papers With Code [Link]
  각 분야별 최신 논문들을 코드와 함께 소개해주는 블로그로
  Image Classification, Object Detection, Tracking, NLP 등 각 분야들의 State-of-the-art 논문들과 지표를 잘 정리해놓음

CNN Architecture에서 사용된 핵심 기법들

NMS(non-maximum suppression)

Object Detection을 구현하다보면 하나의 object에 여러개의 detection이 가능하여 정확도가 떨어질 수 있다. 따라서 하나의 object에 가장 확률이 높은 detection을 찾아주는 기법이 NMS 알고리즘이다.

[Article] Non-Maximum Suppression
[Article] NMS (non-maximum-suppression)
[Article] YOLO - deepsystems.io

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IOU (Intersection of Union)

tbd 😆

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