SPPNet1 [딥러닝] SPPNet(Spatial Pyramid Pooling Network) 논문 리뷰 RCNN의 주요 문제점 RCNN은 2000개의 Region 영역 이미지가 CNN으로 입력되고, 이미지 크기도 동일한 사이즈로 맞춰 줘야 하기 때문에 Object Detection 수행 시간이 오래 걸립니다. 기존 CNN의 고정된 입력 크기를 맞춰주기 위하여 crop, wrap을 적용합니다. crop과 wrap은 얼핏봐도 문제점이 많아 보입니다. crop을 적용하면 crop 된 구역만 CNN을 통과시키기 때문에 전체 이미지의 손실이 발생합니다. warp 같은 경우에도 이미지를 확대하면 이미지가 옆으로 퍼진 채로 CNN을 통과하기 때문에 정보 변형이 일어납니다. 여기서 의문이 듭니다. 왜 사이즈를 고정해야 되는지? CNN은 서로 다른 사이즈의 Image를 수용하지 않는데, 가장 큰 이유는. 사실 Convol.. 2022. 3. 23. 이전 1 다음
