시나브로_개발자 성장기

  • 홈
  • 태그
  • 방명록

ROI Pooling Layer 1

[Object Detection] Fast R-CNN

이전에 배운 R-CNN은 다음과 같은 한계점이 있었습니다. 개별 이미지에서 Region Proposal을 통해 뽑은 2000개의 영역 모두에 대해서 각각 CNN feacture extract을 수행하기 때문에 detect 시간이 굉장히 오래 걸린다. 2000개의 영역을 crop과 warp하는 과정에서 data 손실이 날 수도 있다. end-to-end 딥러닝이 아니기 때문에 학습시간이 오래걸린다. Fast R-CNN은 R-CNN의 한계점을 개선시키고자 나온 모델로 다음과 같은 방법을 사용함으로써 R-CNN의 한계점을 극복했습니다. SPP Layer와 비슷한 ROI Pooling Layer을 사용 SVM을 softmax로 변환 ROI Pooling Layer ROI Pooling Layer는 Fast R-..

Perception/Object Detection 2023.05.23
이전
1
다음
더보기
반응형
프로필사진

  • 🤖 ROBOTICS [Road To Dream] .. (46)
    • Perception (18)
      • OpenCV (4)
      • Object Detection (14)
      • Segmentation (0)
    • Sensor Fusion (1)
      • 칼만 필터 (1)
    • Planner (0)
    • Controller (0)
    • SLAM (0)
      • Probabilistic Robotics (0)
    • ROS1 (0)
    • ROS2 (1)
    • Nav2 (2)
    • 강화학습 (18)
      • 파이썬과 케라스로 배우는 강화학습(스터디) (17)
      • 기타 (1)
    • Linux (1)
    • 🚀Project🚀 (3)
      • Navigation with detecting p.. (3)
    • 알고리즘 (0)
      • 백준 (0)
    • Git (1)

Tag

정책 이터레이션, Realtime Object Detection, 파이썬과 케라스로 배우는 강화학습, YOLOv8, 시간차 예측, object detection, 허프 변환, DQN 알고리즘, 벨만 기대 방정식, Nav2, 1-stage detector, One-stage Detector, YOLO, 강화학습, 벨만 최적 방정식, 실시간 객체 검출, 딥살사, 벨만 방정식, 그리드월드, openCV,

최근글과 인기글

  • 최근글
  • 인기글

최근댓글

공지사항

페이스북 트위터 플러그인

  • Facebook
  • Twitter

Archives

Calendar

«   2025/07   »
일 월 화 수 목 금 토
1 2 3 4 5
6 7 8 9 10 11 12
13 14 15 16 17 18 19
20 21 22 23 24 25 26
27 28 29 30 31

방문자수Total

  • Today :
  • Yesterday :

Copyright © Kakao Corp. All rights reserved.

티스토리툴바