[논문 리뷰] U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
목차 0. Abstract 1. Introduction 1.1 논문에서 지적한 문제점 1.2 논문에서 제안한 방법 2. Network Architecture 3. Training 3.1 Data Augmentation 4. Experiments 5. Conclusion 6. U-Net Code 0. Abstract 본 논문에서는 한정된 수의 데이터를 더 효율적으로 이용하기 위한 data augmentation에 의존한 네트워크와 학습 방식을 소개한다. 논문에서 제시하는 아키텍처는 context 정보를 얻을 수 있는 contracting path와 localization을 위한 symmetric expanding path로 이루어져 있다. 이러한 아키텍처를 가진 end-to-end 모델은 적은 개수의 이미..
[논문 리뷰] Deep Residual Learning for Image Recognition
목차 0. Abstract 1. Introduction 2. Deep Residual Learning 2.1 Residual Learning 2.2 Identity Mapping by Shortcuts 2.3 Network Architectures 2.4 Implementations 3. Experiments 3.1 ImageNet Classfication 3.2 CIFAR-10 and Analysis 3.3 Object Detection on PASCAL and MS COCO 0. Abstract 본 논문에서는 residual learning framework라는 개념을 제시함으로써 이전에 제안된 것보다 깊은 네트워크들도 더 쉽게 학습할 수 있도록 하였다. Residual network를 이용하는 것은..