# semantic segmentation

[DL] U-Net - Semantic Segmentation
처음에는 바이오 메디칼 이미지의 Segmentation을 수행한 연구인데, 바이오 메디칼 뿐만이 아니라 다양한 영역에서 U-Net 스타일의 아키텍쳐를 활용이 된다.U-Net은 아키텍쳐 모양이 'U'자형으로 되어 있어 붙여진 이름이다. 기존 CNN은 input imag

Semantic Change Detection 이해하기
Goal: semantic change detection을 명확히 이해한다. 기존의 semantic change detection 모델과 현재 구현된 model의 구조를 파악한다. semantic change detection의 metric과 loss function을

[Segmentation] 04. DeepLab v3 (1)
본격적인 논문 리뷰에 들어가기에 앞서, Deeplab 시리즈에서 사용한 아이디어들을 간단하게 훑어보고 넘어가 봅시다.
[Segmentation] 02. FCN
Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation Paper: Fully Convolutional Netowrks for Semantic Segmentation

[Paper] Error Localization Network 논문 리뷰
Semi-supervised Semantic Segmentation with Error Localization Network, CVPR (2022)
SegFormer: Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with Transformers
KeyPoints: - Positional encodeing free hierarchically structured Transformer encoder (resolution independent test/training performance, multiscale fea

[논문리뷰]Incremental Learning in Semantic Segmentation from Image Labels
paper: CVPR'22 code: github ✏️ 한줄요약 ✏️ Weakly Incremental Learning for Semantic Segmentation Task 제안 Motivation Public datasets을 사용하고 있는 Pretrained
[CV] Semantic Segmentation
Semantic Segmentation은 영상단위가 아니라 픽셀단위로 분류를 하는 task이다. 동일한 클래스를 구분하지는 않는다. 동일한 클래스에 속하는 객체를 구분하는 경우 instance segmentation이라고 하며 이를 포함한 넓은 도메인이 panoptic

Kornia를 통해 Inference 더 빠르게 하는 방법
부스트캠프 AI Tech 4기 Semantic Segmentation 대회에서 생긴 이슈에 대해 자세히 적은 글입니다.

Review: One-shot learning for semantic segmentation
In this paper, it proposed semantic segmentation with one-shot learning which is pixel-level prediction with a single image and it's mask.A simple imp

Label-Efficient Semantic Segmentation with Diffusion Models (ICLR 2022)
이번 포스팅에서는 Diffusion Model 을 사용하여 Computer Vision task인 Semantic Segmentation 문제를 푼 Task를 알아볼 것이다.이 논문에서는 diffusion model이 segmentation에서도 좋은 성능을 낼 수 있

PAPER REVIEW : Student Customized Knowledge Distillation : Bridging the Gap Between Student and Teacher
본 논문은 Knowledge Distillation 분야 중 Feature Distillation 분야와 관련된 논문이다. 논문의 저자는 "좋은 교사 모델이 학생에게 좋은 정보만 주는가"에 대해 초점을 맞춰 연구 방향성을 잡았다. 이전의 연구들에서는 좋은 교사들이 좋은

[2021 ICCV] Deep Metric Learning for Open World Semantic Segmentation
out-of-distribution을 잘 detect하는 게 중요해 우리는 다음과 같은 두 개의 모듈을 가진 open world semantic segmentation system을 제안할 거야 1) in-distribution이랑 OOD object 둘 다 detec

[Review]Learning Statistical Texture for Semantic Segmentation
CVPR 2021에서 발표된 논문 github 1. Introduction > 기존의 semantic segmentation 모델들은 contextual information in high-level feature에 집중했다. :high-level layer만을

Paper Review : Structured Knowledge Distillation for Semantic Segmentation
이 논문은 semantic segmentation 분야에 있어서 지식증류 기법(Knowledge Distillation)을 이용하였다.Knowledge Distillation을 Semantic Segmentation 분야에 이용하였다.GAN 구조를 이용하였다.이 논문에