Fast R-CNN은 ROI Pooling Layer을 사용하여 학습 시간과 객체 검출 시간을 이전 모델들보다 월등히 단축시켰습니다. 하지만 2.3초라는 Fast R-CNN의 detect 시간은 실시간으로 사용되기에는 너무 긴 시간입니다. Fast R-CNN의 detect 시간을 늘린 가장 큰 요인은 바로 Region Proposal로 사용된 Selective Search이었습니다. Selective Search는 딥러닝에 포함되지 않고 외부에서, CPU를 사용해야만 수행될 수 있었기에 detect 시간이 길어진 것이었죠. 이번 포스팅에서 알아볼 Faster R-CNN 모델은 이 Selective Search 부분을 Region Proposal Network(RPN)로 바꾸면서 비로소 모든 요소들을 딥러..
