R-CNN

논문 : 'Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation'-Tech report (v5)

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R-CNN을 통한 객체 감지

R-CNN의 물체 감지 시스템은 세 개의 모듈로 구성되어 있다.
첫 번째는 범주 독립적인 지역 제안을 생성한다.
이러한 제안은 검출기에서 사용할 수 있는 후보 탐지 세트를 정의한다.
두 번째 모듈은 각 영역에서 고정 길이 특징 벡터를 추출하는 대형 컨볼루션 신경망이다.
세 번째 모듈은 클래스별 선형 SVM 세트이다.

R-CNN의 개요

그림은 R-CNN의 방법에 대한 개요를 제시하고 결과 중 일부를 강조한다.

1. 입력 이미지를 취한다.
2. 약 2,000개의 상향식 지역 제안을 추출한다.
3. 대규모 컨볼루션 신경망(CNN)을 사용하여 각 제안에 대한 기능을 계산한다.
4. 클래스별 선형 SVM을 사용하여 각 지역을 분류한다.

이 시스템은 지역 제안을 CNN과 결합하기 때문에 R-CNN: Regions with CNN features라고 한다.