【위성Segment】 Segmentation Survey 논문 작성 목표로, 읽을 논문 정리

21 Apr 2020 in Projects

(위성Segment) Segmentation Survey 논문 작성 목표로, 읽을 논문 정리

1. Awesome segmentation

(1) Paper & Git

1. Awesome semantic segmentation : (6.2k stars) semantic segmentation 논문들 모두 정리 + Git 코드 정리
2. Awesome-segmentation : (8 stars) semantic segmentation은 위의 사이트와 동일. instance segmentation도 추가 되어 있음.
3. Awesome-satellite-segmentation : (1.3k stars) List of satellite image training datasets
4. Really-awesome-semantic-segmentation : semantic-segmentation에 관한 Survey papers도 있다.

(2) Code

1. awesome-semantic-segmentation-pytorch : (1k stars)Semantic Segmentation과 관련된 (살짝 과거) 기술들을 모아서 코드화 시켜놓았다. 다 읽고 정독하면 좋을 듯 하다. On PyTorch (include FCN, PSPNet, Deeplabv3, Deeplabv3+, DANet, DenseASPP, BiSeNet, EncNet, DUNet, ICNet, ENet, OCNet, CCNet, PSANet, CGNet, ESPNet, LEDNet, DFANet)
2. semantic-segmentation-pytorch : (3.1k stars) 최근 Segmentation 기술들을 코드화 시켜놓았다. Pytorch implementation for Semantic Segmentation/Scene Parsing on MIT ADE20K dataset

2. Survey paper - segmentation

(1) 위의 Really-awesome-semantic-segmentation 에 있는 논문들

여기 있는 논문들은 semantic-segmentation를 어디에 사용했는가 가 중심인듯 하다.

• 2018 (Cite:49) RTSeg: Real-time Semantic Segmentation Comparative Study

• 2018 (Cite:13) Indoor Scene Understanding in 2.5/3D: A Survey

• 2017 (Blog) A 2017 Guide to Semantic Segmentation with Deep Learning by Qure AI

• 2017 (Cite:455) A Review on Deep Learning Techniques Applied to Semantic Segmentation

• 2017 (Cite:179) Computer Vision for Autonomous Vehicles: Problems, Datasets and State-of-the-Art [Webpage]

(2) Google Scholar

• 2020 (cite:6) Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey
• 2019 (cite:41) Survey on semantic segmentation using deep learning techniques
• 2019 (cite:10) A Brief Survey and an Application of Semantic Image Segmentation for Autonomous Driving
• 2018 (cite:93) A survey on deep learning techniques for image and video semantic segmentation
• 2017 (cite:6) Survey on semantic image segmentation techniques

(3) DBpia

• 한글 Survey(조사) 논문은 없다.

3. Survey paper - satellite segmentation

(1) satellite segmentation 대회 주요 논문

• Kaggle 대회 논문(2017) : Satellite Imagery Feature Detection: A Kaggle Competition
• Codalab 대회 논문(2018): DeepGlobe 2018: A Challenge to Parse the Earth through Satellite Images

(2) satellite survey 논문

• 논문이 없다.

(3) satellite segmentation 연구 논문

• 2016 (90p-cite:12) Semantic Segmentation of Satellite Images using Deep Learning

4. PS

1. 논문 읽는 방법 : 논문 읽는 방법
   • 하나의 논문은 3 pass 과정을 거쳐서 3번은 훑어야한다.
     • 논문의 전반적인 아이디어 이해
     • 디테일을 제외한 논문의 내용 이해
     • 깊은 이해
   • Literature Survey

step1

제목, abstract, introduction, 각 섹션의 제목, Conclusion

step2

논문에 더욱 집중해서 읽어라
증명과 같은 세세한 것들은 무시해라
핵심을 써내려가라
그림, 다이어그램, 그리고 다른 삽화들을 주의 깊게 살펴보아라. 특히나 그래프에 신경을 써서 보아라

step3

가장 중요한 것은 논문을 가상으로 재 실험해보는 것이다