# segmentation

hiyubingrace

image segmentation은 biomedical image analysis에서 기본적인 문제임. 하지만 biomedical image는 다양한 variation이 존재하기 때문에(modalities, image setting, ibject, noise등) 새로운

jaykang

PP-LiteSeg: A Superior Real-Time Semantic Segmentation Modelsemantic segmentation 논문리뷰

dongdori

요즘 관심을 가지고 있는 분야는, 거대한 규모로 사전학습된(오픈소스로 공개된) vision-language foundation모델(ex. CLIP, ALIGN)을 사용하여 최소한의 튜닝으로 다양한 downstream에 적용하는 것입니다.natural language s

kimkihoon0515

이번 대회를 하기에 앞서 제 목표는 마지막 대회니만큼 지금까지 적용해봤던 기법들을 적용해보고 앞서 object detection 대회와 같은 dataset을 사용하기 때문에 그때 해보지 못했던 것들을 해보는 것을 목표로 잡았다. 그리고 팀이 결성되고 나서 항상 순위를

kimkihoon0515

Unet은 의료계열에서의 문제상황을 해결하기 위해 나왔지만 구조가 좋기 때문에 다방면에서 사용된다.Contracting Path : 이미지 추출(3x3 Conv Network + BottleNeck + ReLU)x2Nonzero-padding으로 patch size 감

kimkihoon0515

DilatedNet에서 Encoder 부분은 같고 Decoder 부분에서 4개의 가지를 만들어서 그것들을 합해서 사용해 변화를 주었다.Rate가 큰 부분은 커다란 Object를 잘 검출해내기위해 사용했다.각 Conv Block 마다 실행해주는 것들이 다르지만 공통적으로

kimkihoon0515

객체의 크기가 작은 경우 예측을 잘 하지 못함.큰 Object의 경우 지역적인 정보만으로 예측한다.같은 Object여도 다르게 labeling이 된다.작은 Object가 무시되는 문제가 있다.Object의 자세한 부분이 사라진다.ArchitectureDecoder와 E

kimkihoon0515

VGG Network Backbone을 사용했다.VGG Network의 FC Layer를 COnvolution 으로 대체했다.Transposed Convolution을 이용해서 Pixel Wise Prediction을 수행했다.FC Layer는 각 Pixel의 위치정보

jujemu

Portrait

shjeong008

이 논문은 이전의 pairwise relation에서 knowledge distillation을 하던 것들과 달리 새로운 방법론을 제시한다. intra-class feature variation distillation (IFVD)인데 intra-class feature

yellofi

기존의 parametric segmentation (softmax, query) 는 한계가 있어 non-parametric segmentation을 제안할게! 현재 semantic segmentation에 널리 쓰이는 모델 design의 parametric segm

ysw2946

지난번의 image classification을 영상 단위가 아닌 픽셀단위로 수행하는 것하나의 픽셀이 어느 객체인지를 구분하는 문제 → 하나의 영상 안에 있는 모든 객체를 검출semantic segmentation을 사용하게 되면 object들이 나눠지게 되고 이 특징

sjoh0704

호스트에서 네트워크로 데이터를 보낼때 언제 어떤 데이터를 쪼개는지 헷갈려서 작성한다. process의 socket에서는 stream 형태로 데이터를 넘긴다. 이 때, stream 형태의 데이터가 segment 단위로 쪼개진다. layer 3에서 만들어진 ip 패킷 원하

coral2cola

Inefficiency of the Base and Bound Approach base/bound approach를 사용하면 영역 내부에 free space의 big chunk가 생긴다는 inefficiency가 있다. 이미 한 process에게 할당된 address

vpdls1511

메모리 관리 전략은 왜 필요하고 어떤 전략들이 있을까? 그리고 OS에서는 어떤 전략을 사용할까?

gooook

FCN, U-net, YOLO, R-CNN

xodn234

Segmentation

dmis

Amplitude는 기본적으로 제품 내 사용자의 실제 행동 데이터를 수집하여 행동 분석에 유용한 툴로 보통 GA(Google Analytics)와 많이 비교된다.Amplitude를 기본적으로 잘 이해하기 위해서는 실제적으로 수집하는 데이터를 파악해야 한다.SDK를 통하

redgem92

가상 메모리 내용 꽉꽉 채워서 정리해 봤어요(편을 나누는게 나았나...).

vivilsh1226

CNN feature extractor를 사용해 이미지의 key feature를 학습을 하게 됩니다. 이 부분이 model의 Encoder 부분입니다. 이미지가 convolutional layer를 지남에 따라, downsampling이 됩니다. 이미지는 추가의 Con