- Regional Proposals
- 기존의 object detection task를 해결하기 위해서는 sliding window 방식을 이용했다. 이는 이미지에서 모든 영역을 다양한 크기의 window로 탐색하는 것이다.
- sliding window 방식은 굉장히 비효율적이기 때문에, 이를 방지하기 위해 나온 알고리즘이 region proposal이다. 대표적으로는 selective search가 있다. 따라서 region proposal는 object의 위치를 찾는 localization 문제이다.
- selective search: 비슷한 질감, 색, 강도를 갖는 인접 픽셀로 구성된 다양한 크기의 window를 생성하는 것입니다.
- 기존의 object detection task를 해결하기 위해서는 sliding window 방식을 이용했다. 이는 이미지에서 모든 영역을 다양한 크기의 window로 탐색하는 것이다.
- Stage-detector
- 2 Stage-detector
- classification과 localization 문제를 순차적으로 해결합니다.
- 순차적으로 해결하기 때문에 느리지만, 비교적 정확도가 높습니다.
- 사용 예시: R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN
- 1 Stage-detector
- classification과 localization 문제를 동시에 해결합니다.
- 동시에 해결하기 때문에 빠르지만, 비교적 정확도가 낮습니다.
- 사용 예시: YOLO, SSD, Focal Loss, RefineDet
- 2 Stage-detector
하얀 도화지 김태영입니다.