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R-CNN Object Detection 분야에 최초로 딥러닝 기법을 적용한 모델. 전체 태스크를 다음의 두 단계로 나눠 2-stage Detector라고 한다. 1. 물체 위치를 찾는 Region proposal 2. 물체를 분류하는 Region Classfication 입력 이미지에서 bounding box를 만들어 내고 해당 부분에 대해 extract region proposal를 진행한다. 이후 박스 크기를 고정값으로 Warped한 후 해당 image regions에서 CNN - pretrained 모델에서 forward 연산을 통해 feature map을 추출한다. 이후 해당 부분에서 SVM을 통해 분류를 진행 후, bounding-box regression 역시 추가로 진행한다. 하지만 이 경..

Semantic Segmentation(의미적 분할) 객체 인식의 영역에서 이미지 내 특정 역역에 대한 분류 결과를 바운딩 박스로 보여주었다면, 의미적 분할에서는 이미지 내 모든 픽셀에 대한 분류 결과를 보여준다. 즉, 어떤 픽셀이 어떤 객체에 속한 픽셀인지를 모두 포함한다. 이런 세세한 분류가 필요한 영역으로는 특히 자율주행 분야에서 사용하고 있다. Fully Convolutional Network 여러 모델에서 마지막에 거치는 flatten model. 이 경우 parameters의 수가 급격하게 증가하며 Million 단위로 증가하게 된다. 이미지의 분류를 위해 하나의 결과값을 뽑기 위한 fully-connected를 통한 출력층이다. 하지만 Sementic Segmentation에서는 fc lay..