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..
