[프로젝트 3 - Detection] 1. 모델 살펴보기

프로젝트 3 - Detection 모델 살펴보기

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selective search
사진의 텍스처, 색상, 형태 등을 이용해서 segmentation을 실행>실행>실행... 해서
바운딩 박스를 찾는 것

2 stages
1. selective search 등의 알고리즘을 이용해서 region proposal.
2. 제안된 roi 영역에 정말 객체가 있는지 검증하는 단계를 추가로 거친다.

• RCNN
  selective search를 통해 2000개 가량의 RoI 추출
  RoI의 크기를 모두 동일하게 변형(wraping)
  각각의 RoI를 CNN에 넣어 featrue 추출
  추출된 feature를 SVM에 넣어 분류 작업 수행
  추출된 featrue에 regression 적용, 바운딩 박스 추출

단점:
2000개의 roi가 각각 cnn을 통과해 속도가 느림
강제 wraping에 의해 성능 하락 가능성
cnn, svm, bbox regression 모두 따로 학습해서 end-to-end가 아님

• SPPNet

1 stages