안녕, 세상!

Abstarct UAV의 카메라 시점에 의한 컴퓨터 비전에 관심이 많아짐 하지만 UAV에서의 object detection을 실시간으로 처리하는 작업은 어려움 마지막에는 channel scaling factor에 L1 Regulation을 적용시켜서 convolution 계층의 channel-level 희소성(sparsity)을 적용시키고 ‘slim’한 object detectors을 얻기 위해서 덜 중요한 feature channel을 제거함 fewer trainable parameters와 FLOPS를 original YOLOv3와 비교하여 제시함 SlimYolov3을 VisDrone2018-Det benchmark dataset으로 평가 unpruned 놈과 비교했을 때 FLOPS가 90.8%줄어들..