1. Detection 이미지 안에서 원하는 물체에 대한 bounding box를 찾는 문제 가장 먼저 나온 해법으로 R-CNN이 있다 이미지 안에서 Selective search? 등으로 2000개 정도 region을 추출함. 적절하게 동일한 크기로 바꾸고 deeplearning(AlexNet)을 이용하여 feature map을 각각 추출함 그러면 각각에 대하여 svm등으로 무엇인지 분류하면 되겠지 2. SPP Net 처음 나온 R-CNN은 딱 보면 문제가 많았다. 예를 들면 2000개 Bounding box 찾는것도 일이고 , 1개의 input 이미지에 대해 2000개 각각을 deep learning하니까 2000번 돌려야 1개의 input 이미지에 대해 결과를 얻는다는 사실에 2000번 돌리는 것도..
1. 학습관점 R-CNN은 오직 마지막 단의 SVM classifier만 학습 가능 Fast R-CNN은 첫 feature map을 뽑는 CNN도 학습이 가능 Faster R-CNN은 region proposal network로 모든 과정이 학습 가능 R-CNN에 언급 한번 안한 box regression이 있다는 것이 특이한데 실제로 가능하다고 한다 2. input size 관점 R-CNN은 CNN을 2000번 돌리며 CNN에 들어가는 input size는 고정되어있다 Fast R-CNN 이후는 ROI pooling을 이용하여 CNN의 input size를 임의로 해도 동작하도록 만들었다 3. region proposal 관점 Fast R-CNN까지 region proposal로 selective se..
1. R-CNN motivation 2012 AlexNet이 image classification에서 큰 성공을 거두면서 이것을 바로 object detection에 응용해보았다 AlexNet처럼 object detection의 전통적인 방법에 비해 압도적인 성능차이를 보이면서 혜성같이 등장 2. R-CNN 구조 먼저 주어진 이미지에서 selective search법으로 물체 후보 bounding box인 region proposal을 2000개 정도 구함 각 region proposal을 모두 잘라 patch로 만든다. pre-train한 CNN에 region proposal patch를 넣는다 CNN의 마지막 단은 fully connected layer인 SVM classifier를 붙여서 CNN을 ..
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