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.