GELAN2 YOLOv9 논문 주요 연구 YOLOv9 논문에서 제안된 PGI 아키텍처를 사용한 가벼운 신경망은 GELAN 관련한 주요 연구로 Real-time Object Detectors(실시간 객체탐지), Reversible Architectures(바뀔 수 있는 아키텍처), Auxiliary Supervision(보조 지도)를 설명하고 있습니다. 1. Real-time Object Detectors(실시간 객체탐지) 현재 가장 널리 사용되는 실시간 물체 감지기는 YOLO 시리즈이며, 이러한 모델의 대부분은 CSPNet 또는 ELAN 및 CSPNet과 ELAN을 변형한 것을 주요 컴퓨팅 장치로 사용합니다. 특징 통합 측면에서 개선된 PAN, FPN을 도구로 사용하고, 개선된 YOLOv3 헤드 또는 FCOS 헤드를 예측 헤드로 사용합니다. 최.. 2024. 3. 5. YOLOv9 : Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information 논문 해석 YOLOv8에 이어 2024년 2월 YOLOv9이 공개되었다. 기존의 네트워크에서 정보 손실의 문제점을 해결하기 위해 PGI를 사용하여 설계한 GELAN 신경망을 사용하여 기존 모델을 개선하였으며 이전의 모델보다 MS COCO 데이터셋에서 가장 우수한 성능을 보인다고 한다. 논문 : Implementation of paper -YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information YOLOv9 논문 Abstract 모델의 예측 결과가 Ground Truth에 가장 근접할 수 있도록 가장 적절한 목적 함수를 사용합니다. 예측을 위한 충분한 정보 획득을 용이하게 할 수 있는 적절한 아키텍처가 설계되어야 합니다. 기존 방법.. 2024. 3. 4. 이전 1 다음
