[Deep Learning] 딥러닝 기반 객체 인식 기술 간단 정리(R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, R-FCN, YOLO, SSD)
딥러닝 기반 객체 인식 기술 동향 간단 정리 (CNN모델은 다루지 않을 것) 논문 : https://www.koreascience.or.kr/article/JAKO201864236535536.pdf 객체 인식 기술 R-CNN : 딥러닝 회귀 방법으로 해결한 초기 연구, 느린 속도가 단점 Fast R-CNN : R-CNN의 느린 속도 보완, 객체의 후보영역을 찾는 데 딥러닝을 이용할 수 없다는 단점 Faster R-CNN : 검출 속도 향상, 딥러닝 만을 이용하여 객체 인식 구현, 영상의 지역적 정보에 의존적이라는 단점 R-FCN : 객체 인식 속도 크게 개선, but 실시간 처리 속도를 필요로 하는 분야에 적용하기엔 느림 YOLO : 객체 인식의 모든 과정을 하나의 네트워크로 구성 -> 속도 해결 SSD..
Implement/__Theory
2021. 8. 12. 16:13
