Learning Deep Features for Discriminatvie Localization Bolei Zhou, Aditya Khosal, Agata Lapedriza, Aude Oliva, Antonio Torralba Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, MIT Abstract - 위치에 대한 정보가 없는 GT(Classification에 대한 정보만 있는 Ground-Truth)이더라도 GAP(Global Average Pooling)을 활용하여 위치화(Localizaiton)능력을 가질 수 있다. - Bounding Box 정보에 대한 교육 없이 ILSVRC 2014에서 객체 위치 파악에 대해 37.1%(Top-5기준) 달성하..

3333333Training-Time-Friendly Network for Real-Time Object Detection Zili Liu, Tu Zheng, Guodong Xu, Zheng Yang, Haifeng Liu, Deng Cai Accepted to AAAI2020 Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV); Machine Learning (cs.LG); Image and Video Processing (eess.IV) Abstract 현대 객체 검출기는 짧은 학습 시간, 빠른 추론 속도, 높은 정확도를 동시에 달성하길 원한다. 이를 달성하기 위해서 Training-Time-Friendly Network(TTFNet)을 제안한다. 해당 모델의 특징으..