지난 글 2020년 취업뽀개기 상반기 결과에서, 삼성전자와 카카오 면접을 포기한 이유를 알려드리겠다고 했습니다. 저는 2020 가을학기 카이스트 대학원에 최종 합격하였고, 지금은 산업 및 시스템공학과 학생으로 현재 석사생으로 연구실에 출근하고 있습니다. 취업을 포기하고 대학원을 가게 된 이유는 지난번의 글처럼 학부생으로 취업하기에는 한계가 있다고 생각했습니다. 그리고 대학원에 가게 되면 연구 쪽으로 경력을 쌓을 수도 있고 AI 쪽으로 승진이나 노후에도 더 유리할 거로 생각했습니다. 취업도 그렇지만, 카이스트도 입학하는 게 쉽지 않았습니다. 제가 합격한 산업 및 시스템공학과는 서류 - 필기 - 면접으로 진행되는데, 코로나 때문에 필기가 사라지고 구술면접으로 대체되어서 줌으로 진행되었습니다. 구술면접은 통계..
Deconvolutional Network (DeconvNet) Review Abstract 기존의 Fully Convolutional Network가 가지고 있는 한계점을 극복하기위해 Layer를 더 깊게 쌓음 unpooling layers에서 Maxpooling 과 Transposed Convoltuion을 같이 도입 위의 결과, Detail한 측면과 Multi Scales한 측면에서 기존 대비 많은 효과가 있었음 Fully Convolutional Networks의 한계 기존의 FCN은 아래의 한계점을 보유하고 있음 네트워크는 기존에 정의된 고정된 Receptive field를 가짐. 그렇기에 object의 크기가 receptive field 대비 크거나 작은 경우에 대해서 잘 못맞추는 경향을 보임..
Fully Convolutional Networks (FCN) review paper : https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2015/papers/Long_Fully_Convolutional_Networks_2015_CVPR_paper.pdf Abstract AlexNet을 시작으로 하는 CNN 모델들의 발전을 Image Segmentation이라는 영역에 접못한 방법 Fully Convolutional 과 Skip Architecture라는 두가지 방법론을 도입 Fully Convolutional 정의 : Fully Connvected Layer를 1x1 Convolution으로 변경 이미지의 위치정보를 기억 임의의 입력크기에 대해서도 일관성..
