OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks Pierre Sermanet David Eigen Xiang Zhang Michael Mathieu Rob Fergus Yann LeCun Courant Institute of Mathematical Sciences, New York University 719 Broadway, 12th Floor, New York, NY 10003 Abstract 분류, 지역화 및 탐지를 위해 Convolutional Networks를 사용하기 위한 통합 프레임 워크를 제시합니다. ConvNet 내에서 다중 스케일 및 슬라이딩 윈도우 접근 방식을 효율적으로 구현..

Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation Ross Girshick Jeff Donahue Trevor Darrell Jitendra Malik UC Berkeley Abstract 표준 PASCAL VOC dataset에서 측정한 물체 감지 성능은 지난 몇 년 동안 정체되었습니다. 가장 성능이 좋은 방법은 일반적으로 여러 low-level 이미지 기능과 high-level context를 결합하는 복잡한 앙상블 시스템입니다. 이 논문에서 우리는 VOC 2012의 이전 최고 결과에 비해 mAP를 30 % 이상 향상시켜 53.3 %의 mAP를 달성하는 간단하고 확장 가능한 탐지 알고리즘을 제안합니다. 우리..