안녕하세요! 오늘 읽은 논문은 CornerNet, Detecting Objects as Paired Keypoints 입니다. CornerNet은 두 쌍의 특징점(keypoints)를 사용하여 객체의 바운딩 박스를 예측하는 모델입니다. 두 쌍의 특징점은 좌촉 상단 모서리, 우측 하단 모서리를 의미합니다. 특징점을 기반으로 바운딩 박스를 생성하기 때문에 앵커 박스를 사용할 필요가 없습니다. 앵커 박스가 없는 detection 모델이라니..!! 신기하네요. ㅎㅎ CornerNet은 앵커박스를 사용하지 않고도 다른 모델을 뛰어넘는 성능을 보여줍니다. 특징점을 검출하기 위해 pose estimation에서 사용하는 hourglass를 backbone으로 사용합니다. hourglass의 출력값에 좌측 상단 특징점..
