Faster R-CNN

Fast R-CNN

end-to-end = CNN 특징 추출 + classification + bounding box regression

 

Rol pooling

• 단일 이미지에서 여러 대의 자동차와 보행자를 감지. 그 목적은 고정 된 크기의 기능 맵 (예: 7x7)을 얻기 위해 균일하지 않은 크기의 입력에 대해 max풀링을 수행하는 것

 

Faster R-CNN

Region Proposal Network (RPN)

Selective Search에 비해 적은 수의 Rol를 계산하면서도 높은 정확도를 보임

Feature Map 추출 - RPN 전달 -  Rol 계산

 

Fine Tuning 

•  기존에 학습되어져 있는 모델을 기반으로 아키텍쳐를 새로운 목적(나의 이미지 데이터에 맞게)변형하고 이미 학습된 모델 Weights로 부터 학습을 업데이트하는 방법