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R-CNN 에서 부터 Mask R-CNN 까지

조회 수 113 추천 수 0 2019.09.03 15:20:34


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https://junn.net/archives/2517

 

 

 

대부분의 딥러닝 예제들은 사진 전체를 입력으로 받아 하나의 카테고리를 판별합니다. 하지만 현실 문제에 적용하기 위해서는 사진속에 있는 많은 객체들을 별도로 구분해야 합니다. 이렇게 객체의 박스 영역과 종류를 출력하는 모델을 객체 검출(Object Detection)이라고 합니다. 의미 분할(Semantic Segmentation)은 사각형이 아니라 픽셀 단위로 더 정교하게 객체를 인식합니다.

 

최근에는 객체 검출로 YOLO가 가장 유명하지만, 그 이전에 많은 모델들이 단계적으로 발전해왔습니다. 이 글은 R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, MASK R-CNN에 대해서 자세히 설명하고 있습니다. 이미지 처리의 개념을 파악하는데 좋은 자료라 생각합니다.

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