R-CNN 계열의 network 원리 요약

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..