의미 론적 세그먼테이션 및 객체 감지

Question

This thread은 서로 다른 컴퓨터 비전 개념을 비교합니다. Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 은 의미 론적 세분화를위한 매우 인기있는 심층 학습 방식입니다. 객체 감지를위한 인기 있거나 최첨단 깊이있는 학습 방법은 무엇입니까? 이 두 가지 문제는 꽤 비슷한 점이 있습니다. 하나의 문제를 해결 한 결과, 즉 객체 검출을 해결하기위한 의미 론적 세그먼테이션 (semantic segmentation)을 이용하여 연구하는 프레임 워크 또는 방법론이 있는가?

Answer 1

이 부분은 link입니다. 여기에는 다양한 컴퓨터 비전 작업을위한 네트워크 목록이 포함되어 있습니다.

R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks은 객체 감지를위한 시맨틱 세분화에 사용되는 FCN을 사용하는 새로운 객체 감지입니다.