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목록r-cnn (3)
JINWOOJUNG
Research PaperFast R-CNNSPPnet 0. Abstract 본 논문에서는 Fast Region-based Convolutional Network(Fast R-CNN) method를 제안한다. 기존 R-CNN 연구를 기반으로, 이전 연구와 비교하여 학습 및 테스트 속도를 개선하고 검출 정확도를 높였다. Fast R-CNN은 VGG-16 Network 학습에 있어서 R-CNN의 9배, SPPnet의 3배 빠른 학습 속도를 보이며, R-CNN의 213배, SPPnet의 10배 빠른 테스트 속도를 보인다. 또한, PASCAL VOC 2012에서 더 높은 mAP를 보인다. 1. Introduction 최근 연구에서 Deep ConvNets는 Classification, Object Detec..
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Research PaperRich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation(R-CNN)Selective Search for Object Recognition Diagnosing error in object detectors0. AbstractPASCAL VOC dataset에 대한 Object detection 성능은 지난 몇년간 정체되어 있었으며, 기존 최고 성능의 모델은 여러 저수준 특징(SIFT, HOG 등)을 결합하고 고수준 정보(Context)를 활용한 복잡한 앙상블 시스템(Deformable Part Models)이었다. 본 논문에서는 다음 2가지 Key를 결합한 R-CNN(Regions with ..