📌 CNN과 R-CNN의 차이점

CNN과 R-CNN의 차이점은 무엇입니까?

CNN 과 R-CNN은 모두 객체 탐지(Object Detection)의 종류 중 하나임.
객체 탐지 = 분류(Classification) + 위치 찾기(Localization) 이다.
물체를 분류하고 위치를 찾으면 경계 상자를 그릴 수 있게 됨.

객체 탐지에는 2가지의 Stage detector가 있음

1-stage detector

이미지 전체를 객체 탐지 실행

2-stage detector

객체가 있을만한 곳을 객체 탐지 실행
	ex) R-CNN

CNN(Convolutional Neural Network) : 이미지 분류
R-CNN(Region)은 : 객체 감지

CNN은 객체의 클래스만 알려줌
위치는 알 수 없음
한번에 하나의 영역에 집중함

ex) 여러 객체가 있다면 간섭으로 경계 상자가 제대로 작동 하지 않음

R-CNN은 선택 탐색 알고리즘을 기반으로 추출된 다수의 영역 제안을 추출하고 CNN 연산을 통해 객체 탐지 결과를 얻는 알고리즘

DEEPLaBV3+ 알고리즘 : ResNet을 Backborn으로 사용함

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