R-CNN: Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

안녕하세요.

오늘의 논문은 Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 입니다 !

 

R-CNN이 등장하기 전 HOG, SHIFT를 활용한 Object Detection 성능은 몇 년동안 정체되어 있었다고 합니다.

이전 최고 성능인 mAP보다 30% 높은 53.3%를 달성하여 detection 분야에 새로운 방향을 제시하게 됩니다.

 

R-CNN은 두 가지 중요한 아이디어를 결합했습니다.

1. region proposals로 object 위치를 알아내고, 이를 CNN에 입력하여 class를 분류합니다.
2. Larger data set으로 학습된 pre-trained CNN을 fine-tunning 합니다.

 

R-CNN의 구성은 총 3가지 입니다.

1. region proposal
2. CNN
3. SVM Classifier