R-CNN에서 가장 발전된 Faster R-CNN에 대하여

1. motivation 이전 fast R-CNN이 region proposal을 selective search로 구해서 학습이 불가능해 성능 향상에 결국 한계가 있다는 점 사실 진정한 object detection 목적이랑 먼저 bounding box 후보군을 선정한다는게 조금 아쉬운 부분 neural network 기반으로 학습 가능한 region proposal을 제안하여 모든 구조가 end-to-end로 학습이 가능하게 만들었다 2. Intersection over Union 두 영역의 합집합에 대하여 겹치는 영역의 비율 3. anchor box 생성한 feature map에서 n*n spatial map(논문에서는 3*3)을 sliding window 시키면서 spatial map의 중앙 포인트..