가톨릭대학교 캡스톤 디자인 ‘프리지’ 팀에서 진행한 발표 자료입니다.

학부생 수준에서 논문을 읽고 정리해보았습니다.

객체 검출(Object Detection)의 기본 개념을 설명하고
2-based-method의 대표 알고리즘인 R-CNN과
1-based -method의 대표 알고리즘인 YOLO를 리뷰하였습니다.

논문: http://islab.ulsan.ac.kr/files/announcement/513/rcnn_pami.pdf

논문: https://pjreddie.com/media/files/papers/yolo_1.pdf

<PT 자료>

<정리(발표) 자료>

< 도움 받은 자료>

1. YOLO Inference

https://docs.google.com/presentation/d/1aeRvtKG21KHdD5lg6Hgyhx5rPq_ZOsGjG5rJ1HP7BbA/pub?start=false&loop=false&delayms=3000&slide=id.g137784ab86_4_969

2. YOLO Review Blog

https://curt-park.github.io/2017-03-26/yolo/

https://blog.naver.com/sogangori/220993971883

3. R-CNN Review Blog

https://velog.io/@whiteamericano/R-CNN-%EC%9D%84-%EC%95%8C%EC%95%84%EB%B3%B4%EC%9E%90