일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
27 | 28 | 29 | 30 |
- dynamic programming
- machine learning
- image processing
- BFS
- DP
- eecs 498
- YoLO
- 백준
- CNN
- real-time object detection
- C++
- two-stage detector
- MinHeap
- ubuntu
- opencv
- object detection
- r-cnn
- AlexNet
- One-Stage Detector
- 머신러닝
- dfs
- 강화학습
- deep learning
- 그래프 이론
- Reinforcement Learning
- MySQL
- 딥러닝
- LSTM
- Python
- Mask Processing
- Today
- Total
목록max pooling (2)
JINWOOJUNG

PapaerVoxelNet AbstractSparse한 LiDAR PCD를 Region Proposal Network(RPN)과 연결하는 연구는 Hand-crafted Feature를 기반으로 연구되었다. 본 논문에서는 Feature Extraction과 Bounding Box Prediction을 하나의 Stage로 통합하여 E2E 학습이 가능한 Deep Network인 VexelNet을 제안한다. VoxelNet은 Point Cloud를 동일한 크기의 3D Voxel로 나눈 뒤, 각 Voxel 내 Point를 Voxel Feature Encoding(VFE) Layer를 통해 통합된 특징으로 표현한 결과를 RPN으로 전달하는 구조이다. VoxelNet은 LiDAR Data만 활용하여 Car, Ped..

본 포스팅은 Michigan Univ.의 EECS 498 강의를 수강하면서 공부한 내용을 정리하는 포스팅입니다.https://jinwoo-jung.tistory.com/135 [EECS 498] Assignment 3. Fully Connected Networks...(2)JINWOOJUNG [EECS 498] Assignment 3. Fully Connected Networks...(2) 본문 딥러닝/Michigan EECS 498 [EECS 498] Assignment 3. Fully Connected Networks...(2) Jinu_01 2025. 1. 7. 15:00jinwoo-jung.comDeep Fully Connected Networks에서 나아가 Convolutional Network..