딥러닝/object detection (1) 썸네일형 리스트형 [2주차] Object Detection - rcnn, sppnet RCNN1. 후보영역 추출 2. 고정된 사이즈로 wraping 3. 모델에 넣고, selective search : 이미지에 색깔, 질감 (texture), shape등을 활용해서, 이미지를 무수히 많은 작은 영역으로 나눈다음, 이 영역을 점차 통합해 나가는 과정을 거친다. 통합된 최종결과를 후보영역으로 사용한다. selective search는 이미지 한장에 대해서 2000개의 roi를 추출한다. 추출된 후보영역을 동일한 사이즈로 warping ( cnn의 fc는 입력사이즈가 고정되어있다) 5-1) cnn을 통해 나온 feature를 svm에 넣어 분류를 진행한다. input : 2000x4096 featuresoutput : class(C+1), confidence scores 5-2).. 이전 1 다음
