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. motivation semantic segmentation에서는 서로 다른 물체더라도 같은 class로 구분하는 한계가 있었다 최근에는 이런 서로 다른 물체도 구분하는 instance segmentation, panoptic segmentation 등이 등장했다 어떻게 가능할까? 서로 다른 물체를 구분하기 위해 필요한 기술이 object detection이라는 object를 탐지하는 기술이다 단순한 semantic segmentation보다 더욱 구체적으로 이미지를 인식하게 도와준다. 2. object detection이란? classification과 bounding box를 동시에 추정하는 문제 구체적으로 이미지 내 특정 object를 bounding box로 위치를 특정하고 해당 박스내 물체의..
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