[We-Co] 딥러닝 논문 구성, YOLO 다운로드 - tensorflow, 논문

안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다.

오늘은 일반적으로 딥러닝의 논문의 구성에 대해 알아보고

YOLO 논문을 다운받아 보도록 하겠습니다.

 

[ 논문 구성 ]

 

1.Abstract

요약의 의미를 갖고있으며,

논문의 전체적인 아이디어, 컨셉을 요약해서 설명한 부분으로 생각하시면 됩니다.

 

2.Introduction

소개의 의미를 갖으며, 논문의 아이디어, 컨셉을 얻는 과정을 설명을 하게됩니다.

 

3. Method

논문에서 가장 중요한 부분이며.

구체적으로 이 논문의 장점, Model에 구조에 대한 설명, Loss 설명,

다른 모델과의 비교 등을 자세하게 설명하는 부분입니다.

 

4.Experiment

실험에 대한 설명을 나타내며,

다른 모델과 비교하여 어떠한 부분이 나아진 부분을 설명하는 부분입니다.

 

5.Conclusion

논문의 내용을 정리하고, 

향후 어떠한 방향으로 연구를 더 진행해야겠다 라는 연구 방향을 제시하는 부분입니다.

논문의 마무리 부분이기도 합니다.

 

 

논문은 읽을 때, Abstract와 Conclusion을 먼저 읽어보고 어떠한 내용의 논문인지 파악하고,

Introduction과 Experiment 부분은 가볍게 읽어보시고

논문에 감이 잡히셨을 때, Method 부분을 읽는 것이 좋다고합니다.

 

저도 이러한 방향을 생각하면서 논문 읽는 습관을 들여야겠습니다.!

 

 

[ YOLO 다운 ]

 

먼저 Google에 you only look once를 치시면 Real-Time Object Detcion가 뜨게됩니다.

 

사이트에 적속하시면

우측 상단에 Download: PDF를 클릭하셔서

논문을 다운받으시면 됩니다.

 

 

앞으로 이 논문을 통해서 논문 읽는 방법과 적용하는 방법을 알아보도록 하겠습니다.