Computer Vision의 유명하고 베이스가 되는 논문들을 리뷰하고 코드로서 구현해보는 lab입니다. 인공지능 분야의 발전이 너무 빠르게 이루어 지면서 최신 논문을 따라가기 어려운 점이 많이 있습니다. 이럴 때 일수록 기반이 되는 논문을 공부해야 한다는 생각이 들었습니다. 그렇지만 대부분의 한국어 리뷰들 혹은 외국어로 된 리뷰들을 포함해도 논문에 대한 리뷰는 많이 있지만 논문과 코드를 함께 설명하는 글은 찾기가 어려웠습니다. 그래서 기본적인 논문들을 코드까지 함께 설명하는 자료를 만들고자 합니다.

1. 스터디 목표 - 컴퓨터 비전 분야 뿐 아니라 딥러닝을 활용하는 모든 분야에서 채용시 우선적으로 요구되는 능력은 논문 구현 능력 - 이를 위해서 컴퓨터 비전 분야의 각 세부 분야별 기초 논문을 구현해보고자 함 - 7주차 이후에 목표는 프로젝트 혹은 논문 작성 등 다양한 방향으로 추후 결정 2. 스터디 방식 - Classifier, Detection, segmentation, Gan의 모든 분야를 공부한다. - 매주 정해진 주제의 논문과 코드를 발표할 사람을 정하고 발표 후에는 리뷰를 작성해 블로그에 올릴 사람을 정한다. - 블로그 작성자는 발표자를 제외하고 중복을 허용해서 추출한다. Pascal Voc 2012 1주차 - Resnet 2주차 - U-Net 3주차 - Faster R-CNN 4주차 - GAN 5주차 - DeepLab v3 6주차 - YOLO v1 7주차 - DCGAN 이후 계획 미정

Computer Vision에 관심있고 pytorch에 기초적인 지식이 있는 분이라면 누구나 환영입니다. 최신논문을 읽기 위해 기초를 다지고자 하는 사람이라면 누구나 환영합니다.

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