Mesh R-CNN Georgia Gkioxari, Jitendra Malik, Justin Johnson Abstract 2D 지각의 급속한 발전으로 인해 실제 영상의 물체를 정확하게 감지하는 시스템이 생겨났습니다. 그러나 이 시스템은 세계의 3D 구조를 무시하고 2D로 예측한다. 동시에, 3D 형상 예측의 진보는 대부분 합성 벤치마크와 분리된 물체에 초점을 맞추고 있습니다. 우리는 이 두 분야에서 진보를 통합한다. 우리는 실제 이미지에서 물체를 감지하여 각 물체의 완전한 3D 형상을 제공하는 삼각형 메쉬를 제작하는 시스템을 제안한다. Mesh R-CNN이라고 하는 우리의 시스템은 메쉬의 정점과 에지에 걸쳐 작동하는 그래프 컨볼루션 네트워크로 다듬어진 거친 복셀 표현을 먼저 예측하여 다양한 위상 구조의..

Densely Connected Convolutional Networks Gao Huang, Zhuang Liu, Laurens van der Maaten, Kilian Q. Weinberger Abstract 최근 연구에 따르면 컨볼루션 네트워크는 입력에 가까운 레이어와 출력에 가까운 레이어 사이에 더 짧은 연결을 포함할 경우 훨씬 더 깊고 정확하며 효율적으로 훈련할 수 있습니다. 이 논문에서는 이러한 관찰을 수용하고 피드 포워드 방식으로 각 레이어를 다른 모든 레이어에 연결하는 DenseNet (Dense Convolutional Network)을 소개합니다. L계층이 있는 기존의 컨볼루션 네트워크에는 각 계층과 후속 계층 사이에 하나씩 L연결이 있는 반면, 우리 네트워크에는 L(L+1)/2 직접 연..