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논문 : 'Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation'-Tech report (v5) 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. 입력 이미지를 취한다. 약 2,000개의 상향식 지역 제안을 추출한다. 대규모 컨볼루..

'Object Detection in 20 Years: A Survey' 논문으로 20년 동안의 객체 탐지 모델의 동향을 살펴본다. 이 논문은 20년 역사에서 객체 탐지 모델의 일부 이정표, 핵심 기술, 속도 향상 방법, 탐지 응용 프로그램, 데이터 셋, 측정 기준을 광범위하게 검토할 뿐만 아니라 커뮤니티가 현재 직면하고 있는 과제와 이러한 탐지기를 추가로 확장하고 개선할 수 있는 방법에 대해 설명한다. 컴퓨터 비전에 관심이 있는 사람은 이 논문을 직접 읽어보길 추천한다. 20년 동안의 객체 탐지 지난 20년 동안 객체 탐지의 진전은 일반적으로 두 가지 역사적 기간을 거쳤다는 것이 널리 받아들여지고 있다. 그림과 같이 2014년 이전의 전통적인 객체 감지 기간과 2014년 이후 딥러닝 기반 감지 기간의 ..