3.5기 1팀 R-CNN

스터디날짜: 2020. 02. 06 목요일

스터디장소: 온라인(행아웃)

스터디 주제: R-CNN

R-CNN이란 무엇인가?

 

이미지를 classify하고 이미지 내의 위치를 탐지하는 object detection을 하기 위해 cnn을 사용하는 방식이다.

 

R-CNN의 진행 순서 및 모듈

1. R-CNN은 이미지에 대한 후보 영역을 생성

2. 고정된 크기로 warping/crop하여 CNN 인풋으로 사용

3. SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 Classification을 진행

 

그러나 R-CNN은 느리다는 치명적인 단점이 있다. 이를 보완하기 위해서 Fast R-CNN, Faster R-CNN등이 등장하였다.

Fast R-CNN은 각각의 물체를 CNN하느라 소모되는 시간을 줄이기 위해 CNN을 전체 이미지에 처리해주고 feature map에서 한번에 object detection을 진행

 

Faster R-CNN은 Fast R-CNN이 외부 네트워크인 Selective Search를 사용해 발생하는 병목현상을 RPN이라는 네트워 이용하여 수행하는 방법으로 해결함

 

R-CNN의 속도 문제를 더욱 개선하기 위해 SSD라는 방식 또한 등장

rcnn-1.show

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