[논문 요약20] [3] K. Chatfield, K. Simonyan, A. Vedaldi, and A. Zisserman. Return of the devil in the details: Delving deep into convolutional nets. arXiv preprint arXiv:1405.3531, 2014. 5

[업데이트 2018.09.05 11:41]

1. 베이스 논문

[논문 요약17] Perceptual Generative Adversarial Networks for Small Object Detection에서 참조한 논문입니다.

(http://arclab.tistory.com/172)

For traffic sign detection, we use the pretrained VGG-CNN-M-1024 model [3] as adopted in [24] to initialize our network.

2. 레퍼런스 논문

[3] K. Chatfield, K. Simonyan, A. Vedaldi, and A. Zisserman. Return of the devil in the details: Delving deep into convolutional nets. arXiv preprint arXiv:1405.3531, 2014. 5

(https://arxiv.org/pdf/1405.3531.pdf)

3. 주요 내용 요약

3.1 레퍼런스 논문 주요 내용

- VGG-CNN-M-1024 model 참고

https://gist.github.com/ksimonyan/f0f3d010e6d5f0100274

3.2 베이스 논문에서 인용한 내용

- Perceptual Generative Adversarial Networks for Small Object Detection논문에서 traffic sign detection시 본 논문에서 제안한 pre-trained된 VGG-CNN-M-1024 model을 사용하였습니다.