사물 탐지

1. 영역 제안 : 이미지에서 시스템이 처리할 영역ROI(regions of interest)를 제안한 딥러닝 모델 또는 알고리즘
2. 특징 추출 및 예측 : 각 박스 영역의 시작적 특징이 추출된다. 특징을 평가해서 물체 존재 여부와 물체의 클래스를 판단한다.
3. 비최대 억제(NMS) : 모델의 같은 물체에 대해 박스들을 발견했을 가능성이 있고 중복된 박스를 문체 하나마다 하나의 박스만 남도록 하는 역할
4. 평가 지표 : 이미지 분류의 고유 평가 지표가 있는데 평균평균정밀도(mAP), PR곡선, 중첩률을 많이 사용한다.

[참고자료]
https://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B6566099029