DeepLab V3 이해를 위한 이정표

입사 후에 보니 회사 내에서 현재 처리해야 하는 프로젝트가 semantic segmentation를 활용해야 한다. 따라서 모델을 왜 쓰고 훈련을 어떻게 하고 inference는 어떻게 해야 할지 등을 알아야 한다.

 

이 글에서는 semantic segmentation 모델의 일종인 DeepLab V3를 왜 쓰는지 알아보기 위한 모든 것을 개인적으로 기록할 것이다.  책임님께서 주신 링크를 토대로 구글링을 해보는 식으로 진행되었다.

 

 

이 글은 top down 방식으로 지식을 탐구할 것을 권장한다. 

직접 알려드리는 것이 아닌, 검색할 키워드를 던져준다고 생각하면 좋다.

실제로도 모르는 것을 찾아 들어가면 그 안에서 또 모르는 것이 나오므로 이러한 방식으로 공부가 진행되었다.

 

DeepLab V3가 뭐지?

(첫번째 갈래)

→Q1-1 Sementic segmentation이 뭐지?

→Q2-1 Downsampling&Upsampling 구조가 뭐지?

→Q2-2 Upsampling은 어떻게 하지? 

(https://medium.com/hyunjulie/1%ED%8E%B8-semantic-segmentation-%EC%B2%AB%EA%B1%B8%EC%9D%8C-4180367ec9cb)

1편: Semantic Segmentation 첫걸음!

 

→Q2-3 Transposed Convolution이 뭐지?(https://zzsza.github.io/data/2018/06/25/upsampling-with-transposed-convolution/)

Up-sampling with Transposed Convolution 번역

→Q3-1 Fully Convolution Network가 뭐지?(https://blog.naver.com/laonple/220958109081)

[Part Ⅶ. Semantic Segmentation] 3. FCN [1] - 라온피플 머신러닝 아카데미 -

→Q4-1 1x1conv? Overfeat? 이게 뭐지?(https://blog.naver.com/laonple/220752877630)

[Part Ⅴ. Best CNN Architecture] 7. OverFeat - 라온피플 아카데미 -

→Q3-2 Conditional Random Field가 뭐지?(https://blog.naver.com/laonple/221000648527)

[Part Ⅶ. Semantic Segmentation] 6. DeepLab [1] - 라온피플 머신러닝 아카데미 -

→Q3-3 Dilated(Astrous) Convolution이 뭐지?( https://www.quantumdl.com/entry/%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D%EC%9D%84-%EC%9C%84%ED%95%9C-Atrous-Convolution%EA%B3%BC-UNet-%EA%B5%AC%EC%A1%B0-%EA%B0%84%EB%9E%B5%ED%95%9C-%EC%97%AD%EC%82%AC )

딥러닝을 위한 Atrous Convolution과 U-Net 구조: 간략한 역사

 

(두 번째 갈래)

→Q5-1 Atrous Spatial Pyramid Pooling이 뭐지?(http://machinelearningkorea.com/2020/02/11/aspp-atrous-spatial-pyramid-pooling/)(또는 3-2의 링크 참조)

ASPP (Atrous Spatial Pyramid Pooling) – Go Lab

→Q5-2 Spatial Pyramid Pooling이 뭐지? (https://blog.naver.com/laonple/220776743537)

[Part Ⅴ. Best CNN Architecture] 8. ResNet [4], Fast-RCNN - 라온피플 아카데미 -

 

(세 번째 갈래)

→Q6-1 인코더에서 변형된 Xception을 사용하는데 Xception이 뭐지?

 

(https://nbviewer.jupyter.org/github/Hyunjulie/KR-Reading-Image-Segmentation-Papers/blob/master/Xception%EC%84%A4%EB%AA%85%EA%B3%BC%20Pytorch%EA%B5%AC%ED%98%84.ipynb)

Jupyter Notebook Viewer

→Q6-1-1 Depthwise Separable Convolution이 뭐지?

(https://zzsza.github.io/data/2018/02/23/introduction-convolution/)

딥러닝에서 사용되는 여러 유형의 Convolution 소개

 

→Q6-2 Inception이 뭐지? 왜 1x1 conv를 쓰지?

(https://blog.naver.com/laonple/220686328027)

[Part Ⅴ. Best CNN Architecture] 5. GoogLeNet [1] - 라온피플 머신러닝 아카데미 -