초보자를 위한 객체 탐지 Part 3: R-CNN 패밀리
요약
이 기사는 '초보자를 위한 객체 탐지' 시리즈의 세 번째 글로, 객체 인식 분야에서 중요한 역할을 한 R-CNN(Region-based CNN) 계열의 모델들을 다룹니다. 이전 글들에서 이미지 처리 기본 개념과 고전적인 CNN 아키텍처를 학습한 독자들에게, 이 글은 보다 정교하고 복잡한 객체 탐지 기법을 소개하며 심화 학습을 제공합니다.
핵심 포인트
- R-CNN(Region-based CNN) 패밀리는 객체 탐지 분야의 핵심 모델군 중 하나이다.
- 이 시리즈는 이미지 처리 기본 개념부터 시작하여, 고전적인 CNN 아키텍처를 거쳐 R-CNN으로 점진적으로 난이도를 높여 학습한다.
- R-CNN은 이전 세대 모델(Overfeat, DPM)보다 더 정교한 객체 탐지 능력을 제공하는 것이 목표이다.
[2018-12-20 업데이트: 여기에 YOLO를 제거했습니다. Part 4에서는 YOLO를 포함한 여러 개의 빠른 객체 탐지 알고리즘을 다룰 예정입니다.] [2018-12-27 업데이트: R-CNN에 대해 bbox 회귀 (bounding box regression) 및 트릭 섹션을 추가했습니다.] '초보자를 위한 객체 탐지' 시리즈에서 우리는 Part 1 에서 그라디언트 벡터와 HOG 와 같은 이미지 처리의 기본 개념을 시작했습니다. 이어 Part 2 에서는 분류를 위한 고전적인 합성곱 신경망 (CNN) 아키텍처 설계와 객체 인식의 선구자 모델인 Overfeat 와 DPM 을 소개했습니다. 이 시리즈의 세 번째 글에서는 R-CNN ('Region-based CNN') 패밀리의 일련의 모델을 검토하고자 합니다.
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