[3주차 / 임정준 / 논문 리뷰] Fast R-CNN
#0 Abstract 16기 임정준_R-CNN보다 Fast R-CNN을 보고자 했던 이유는 더 정교해진 Multi-task Loss를 기반으로 더 좋은 성능을 보인 비교적 최신 모델이기 때문이었다. 더불어, RoI(Region of Interest) Pooling 이나 Truncated SVD와 같은 Method들을 총체적으로 이해하는데 그 주안점이 있었다. 논문에서 나타난 알고리즘의 주요한 변화들은 다음과 같다. - 더 높아진 Detection Quality(mAP) - Multi-task Loss 기반의 Single Stage training - 모든 Network layers 업데이트 가능 - Feature Caching을 위한 디스크 공간 불필요 Fast R-CNN은 기존 R-CNN 대비 VGG1..
방학 세션/CV
2023. 1. 31. 23:20