SPP-Net1 [CNN] R-CNN의 업그레이드, Fast R-CNN 저번에 CNN에 대한 이론적 내용을 소개하면서 R-CNN까지 설명했습니다. 하지만 R-CNN은 추출한 영역들을 모두 CNN 모델에 보내서 분류를 하기때문에 속도가 느리다는 단점이 있었고 이 점을 보완하고자 하여 만들어진것이 Fast R-CNN이라고 할 수 있습니다. 참고 논문 : arxiv.org/pdf/1504.08083.pdf R-CNN의 한계 논문에 따르면 3가지 단점이 있다고 한다. 1. Traning is a multil-stage pipline (학습에 많은 스테이지 과정이 필요) R-CNN은 학습을 하기까지 로그 손실함수(log loss)를 사용하여 합성곱층(ConvNet)을 조정한다. SVM은 분류기(Object Detectors)로서 사용되고 softmax를 통해 미세조정(fine-tun.. 2020. 10. 29. 이전 1 다음 반응형
