[2022 spring] preprint 2021 RegSeg (20226201)

[lee0772]

좋은 리뷰 감사드립니다. Real-time segmentation을 위하여 backbone network가 문제라는 점과, 이를 해결하기 위한 방법이 dilated block을 이용하는 것이라는 점을 명확히 알 수 있었던 것 같습니다. 하나 부탁드리고 싶은 점은 이미지의 경로때문인지 현재 gitbook에서 이미지가 보이지 않아 설명하시는 바를 이해하는데 어려움이 있는것 같습니다. 또한 비교 모델인 RegNet의 구조에 대해서 설명해주신다면 전반적인 이해에 더욱 도움이 될 것 같습니다. 감사합니다

[jayheo]

흥미로운 리뷰 감사합니다.

글을 통해 real-time scene segmentation 분야를 처음으로 접할 수 있었습니다. 기존 연구 모델의 많은 연산량을 부담시키는 문제를 극복하기 위해 dilated conv 기반의 블록 구조를 활용하여 연산량을 줄이는 동시에 receptive field를 증가시키는 방법론을 제시함을 알 수 있었습니다.

모델 구조를 component 단위로 설명 주신 부분이 이해에 도움이 되었고 알 수 없는 문제로 이미지가 노출되고 있지 않은데 이 부분만 처리되면 완벽한 리뷰가 될 것 같습니다.

좋은 연구에 관해 소개해주셔서 감사합니다.

[chrisahn99]

Thank you for your review, it was an interesting review as it was my first time learning about real-time segmentation, and the use of dilated conv blocks as well as using receptive field in parallel was a novel fresh approach.

There were several issues however in terms of the structure. Mostly, I spotted lots of typos:

• Moudle -> Module
• convlution -> convolution
• featrues -> features
• featrue -> feature
• dilateion rates -> dilation rates
• filed-of-view -> field-of-view

The student should proof-read his article more, as it can show a real lack of credibility when lots of typos are present.
Furthermore, the images aren't showing.

Thank you.