[논문 정리]Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segme

참고자료는 밑에 첨부했습니다!

R-CNN.pdf

6.23MB

Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentationTech report (v5)

Object Detection

: 물체 검출 알고리즘은 여러 물체에 대해 어떤 물체인지 분류하는 이미지 분류와 그 물체가 어디 있는지 네모 박스(Bounding Box)를 통해 위치 정보를 나타내는 위치 문제 두 가지를 해내는 알고리즘이다.

Object Detection 분야에서 두가지 키 인사이트를 조합하여 성능을 향상하였다.

1. Convolutional Neural Network 사용 및 bottom-up region proposal(Selective Search) 적용.
2. 학습 데이터가 부족할 때, pre-training된 모델을 사용하여 해당 도메인에 맞게 fine-tuning을 적용.

region proposals with CNN = R-CNN

R-CNN 시스템의 전체 동작 구조

1. Input image : 이미지 입력
2. Extract region proposals : 입력된 이미지로부터 region proposals 2000개 생성 -> Selective Search
3. class-specific linear : SVM을 통해 image classification(K+1개 분류, +1은 이미지에 object가 없는 경우), regression을 통한 bounding-box 계산 수행

R-CNN의 Speed bottlenect

- 모든 입력 이미지에 N개에 대해 region proposals 2000개 생성
- 2000개의 region proposals 각각에 대해 CNN feature vector 추출 (N images * 2000)
-> CNN을 통한 feature vector 추출
-> SVM classifier를 통한 image classification
-> Bounding box regression

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+++ 추가 자료
Object detection에 Instance segmentation을 추가한 Mask R-CNN !
rladuddms.tistory.com/10?category=935550

[논문 정리] Mask R-CNN (1)

rladuddms.tistory.com/12?category=935550

[논문 정리] Mask R-CNN (2)

+++ 참고자료
arclab.tistory.com/165

[논문 요약10] Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation