Object detection

•True Positive(TP) : 실제 Positive 인 정답을 Positive 라고 예측 (정답) (올바르게 잘 예측한 것) •True Negative(TN) : 실제 Negative 인 정답을 Negative 라고 예측 (정답) (거절해야할것을 잘 거절한것

<IoU(Intersection over Union)>IoU는 예측한 bounding box와 실제 물체의 bounding box가 겹치는 비율을 의미하며 성능평가에 사용됩니다.(교집합 / 합집합)​​​<NMS(Non Maximum Suppression)>N

Fast R-CNN (1) selective search 방법으로 bounding box 생성 (2) 영역을 전혀 고려하지 않은체 CNN을 통해 feature map을 만든다. (3) 이미지에서 얻은 bounding box를 feature map에 projecti

R2CNN은 Faster R-CNN의 아키텍처를 기반으로 이루워져있습니다.가장 큰 차이점은 축과 나란한 box 좌표와 기울어진 box 좌표를 둘 다 output으로 얻어내 사용하는 것과 더 많은 텍스트 유형을 검출하기 위해 서로다른 크기의 ROI Pooling을 진행