YongWook's Notes

오후 내내 작성하던 포스트를 다 날리고 처음부터 다시 작성하려니 마음이 아프다... 이전 포스트에서 Multiple-Object Detection의 첫주자로 R-CNN를 다뤄보았다. 요약하자면, R-CNN은 먼저 Input image를 Selective Search를 통해 Object 후보들을 뽑는다. 그리고 이 후보들을 각각 Conv layer에 넣어 Feature를 추출하고 Classifier에 넣어 분류하는 동시에 Bounding Box를 그려낸다. 하지만 직사각형 등으로 검출되는 Object를 Conv layer의 Input size에 맞추기 위해 Warping 하면서 생기는 정보왜곡의 문제와 3단계 파이프라인 구조와 많은 양의 Convolution 연산에서 오는 저속의 문제가 R-CNN의 단점이..