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1 | +# The modern history of object recognition infographic | ||
2 | +[reference: The Modern History of Object Recognition — Infographic](https://medium.com/@nikasa1889/the-modern-history-of-object-recognition-infographic-aea18517c318) | ||
3 | + | ||
4 | +## Kinds of Object Recognition | ||
5 | +- Image Classfication : 내부 주요 Object를 기준으로 이미지를 분류하는 것. | ||
6 | + | ||
7 | +- Object Localization : 주요 Object를 포함한 이미지 영역을 예측하는 것. Image classification은 영역 내의 Object를 인지하는 데에 사용된다. | ||
8 | + | ||
9 | +- Object Recognition : 이미지에서 나타나는 모든 objects를 분류하고 지역화한다. 이 작업은 이미지 영역을 예측하고 그 안의 Object가 무엇인지 분류한다. | ||
10 | + | ||
11 | +- Semantic Segmentation : 이미지가 속한 객체 클래스별로 이미지의 각 픽셀에 레이블을 지정한다. | ||
12 | + | ||
13 | +- Instance Segmentation : 클래스에 더불어 instance에도 레이블을 지정한다. | ||
14 | + | ||
15 | + | ||
16 | +## Important CNN Concepts | ||
17 | + | ||
18 | +## Important Object Recognition Concepts | ||
19 | + | ||
20 | +### R-CNN | ||
21 | + | ||
22 | +### Fast R-CNN | ||
23 | + | ||
24 | +### Mask R-CNN | ||
25 | + | ||
26 | +-- | ||
27 | + | ||
28 | +# About Detectron2 | ||
29 | + | ||
30 | +# Tutorial of Detectron2 | ||
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