[Deep Learning][Localization][Faster R-CNN]

[peternara]

Faster R-CNN

• 특징
  • faster rcnn과 거의 유사함.
    • 대부분 공유하나 밑의 rpn부분만 다름.
  • 다만, fast rcnn과 달리 후보 영역 계산하는 과정이 network 안에 존재한다.
    • selective search 과정이 없다.
    • 대신에 새로운 "Region Proposal Networks(rpn)" 개념이 생김
      • rpn은 크게 box regression(reg layer) & object 분류(cls layer) 구분하는데,
      • 이들의 입력값은 anchor라 불리는 후보 영역 단위이다.
        • anchor는 fc 이전의 convolution feature map 위에서 진행된다.
        • 밑의 그림에서 당양한 스케일 scale, 비율의 형태를 볼수 있다.
        • 이들 anchor는 두번째 그림과 같이 sliding window 방식으로 진행된다.

• selective search의에서 생기는 속도 이슈는 많이 감쇠 그리고, 성능에 대해서도 fast rcnn과 거의 비슷한 성능을 보임

• site
  • http://arxiv.org/abs/1506.01497