논문 리뷰3 [논문 리뷰] DeepSEED : 3D Squeeze-and-Excitation Encoder-Decoder Convolutional Neural Networks for Pulmonary Nodule Detection 오늘의 논문 이번 논문은 DeepSEED : 3D Squeeze-and-Excitation Encoder-Decoder Convolutional Neural Networks for Pulmonary Nodule Detection 입니다. https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9098317 DeepSEED: 3D Squeeze-and-Excitation Encoder-Decoder Convolutional Neural Networks for Pulmonary Nodule Detection Pulmonary nodule detection plays an important role in lung cancer screening with low-do.. 2023. 2. 2. [논문 리뷰] End-to-end Lung Nodule Detection in Computed Tomography 오늘의 논문 이번 논문은 End-to-end Lung Nodule Detection in Computed Tomography 입니다. https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1711/1711.02074.pdf 여기서 논문을 바로 보실 수 있습니다. 논문 목차 1. Introduction 2. Methodology 2.1 Overview 2.2 Reconstruction Sub-Network 2.3 Detection Sub-Network 2.4 End-to-End Fine Tuning 2.5 Inference 3. Simulation Setup 3.1 Data Source 3.2 Training Parameters 3.3 Evaluation 4. Results 4.1 FROC ana.. 2022. 8. 11. [논문 리뷰]OpenPose: Realtime Multi-Person 2D PoseEstimation using Part Affinity Fields 먼저 논문을 리뷰하기 전에 Pose estimation 방식을 알아봅시다. Pose estimation에는 크게 2가지의 추론 방식이 있습니다. Top-down 방법과 Bottom-Up 방법이 있습니다. Top-down Top-down방법은 사람을 detection후에 사람의 관절을 찾아내는 방법입니다. Top-down방법의 장점은 정확도가 높다는 것입니다. 전체 이미지에서 사람 관절을 찾아내는 것 보다는 사람이 detection된 영역에서 사람 관절을 찾아내는 것이 상대적으로 이미지의 복잡도가 낮을 것입니다. 마치 여러개의 연립방정식이 있을 때 미지수의 수를 줄이는 효과를 볼 수 있는 것입니다. Top-down방법의 단점은 사람을 detection하고 사람 숫자만큼 관절 detection모델을 돌려야 .. 2021. 7. 4. 이전 1 다음
