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DilatedNet - FrontEnd DilatedNet - Context Module import torch import torch.nn as nn from torch.nn import functional as F def conv_relu(in_ch, out_ch, size=3, rate=1): conv_relu = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=in_ch, out_channels=out_ch, kernel_size=size, stride=1, padding=rate, dilation=rate), nn.ReLU()) return conv_relu class VGG16(nn.Module): def __init__(self): super(VGG16, self).__ini..
Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions (DilatedNet) papers : https://arxiv.org/pdf/1511.07122.pdf 0. Abstract Dense prediction 문제는 일반적으로 Image Classficiation과는 다릅니다. Dense prediction 문제에 적합한 새로운 Convolutional Network Module을 제안합니다. 제안된 모듈인 Dilated Convolution은 해상도를 잃지 않고 다양한 크기의 contextual information을 통합합니다. 특히 Receptive field를 지수적으로 증가시키면서도 해상도를 잃지 않습니다. 위의 방법을 통해서 Semantic Se..
import torch import torch.nn as nn from torch.nn import functional as F def conv_relu(in_ch, out_ch, size=3, rate=1): conv_relu = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_ch, out_ch, kernel_size=size, stride=1, padding=rate, dilation=rate), nn.ReLU()) return conv_relu class VGG16(nn.Module): def __init__(self): super(VGG16, self).__init__() self.features1 = nn.Sequential(conv_relu(3, 64, 3, 1), conv_relu(64, ..
Semantic Image Segmentation With Deep Convolutional Nets And Fully Connected CRF DeepLabv1부터 v3+까지의 연구는 기존 Image Classification에 맞는 모델을 사용하는게 아니라, Semantic Segmentation에 맞는 모델을 개발한 연구입니다. vgg16 네트워크를 그대로 가져왔지만, 논문에서는 세그멘테이션 테스크에 맞게 어떤 점을 수정했는지 한번 확인해보도록 하겠습니다. paper : https://arxiv.org/abs/1412.7062 code : https://bitbucket.org/deeplab/deeplab-public Abstract DCNN (Deep Convolutional Neural Netw..
본 포스터는 한빛미디어에서 [나는 리뷰어다]를 통해 책을 지원받아 작성한 리뷰 포스터입니다. 이번 책은 확실히 다양한 테스크(Image Classification, Object Detection, Semantic Segmentation, Open Pose, GAN, Anomaly Detection, Transformer 등)에 대해서 데이터 로더부터 모델을 직접 짜서 학습까지 연습할 수 있는 책입니다. 일반적으로 딥러닝 공부의 경우 논문을 읽는 것이 시작이기에, 데이터 로더를 어떻게 작성하고 네트워크를 짜야하는지에 대해서는 부족한 부분이 있습니다. 이미지 세그멘테이션 모델인 PSPNet을 예로 들면, Pascal VOC 데이터셋을 가져와서 이를 어떻게 로더로 불러올지, 모델을 어떻게 작성하고, 학습은 어..