Week 8/9/10 - Object Detection - SPPNet

SPPNet은 Spatial Pyramid Pooling을 적용한 모델로,

 

RCNN의 한계점 

1. 1. CNN의 입력 이미지 사이즈가 고정되어 있다 -> Crop/Resize등으로 정보 손실
2. 2. ROI마다 CNN통과 -> 시간 너무 오래 걸림

을 Spatial Pyramid Pooling로 보완한다.

 

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1. Spatial Pyramid Pooling

 

 

- Binning이라고도 불리는 이 과정은 고정된 size의 feature vector를 정해놓고, BIN의 크기를 조정해가면서 pooling하는 방법

- Pooling은 Max pooling을 하든, Average pooling을 진행하든 어쨋든 고정된 하나의 feature를 추출한다!

 

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2. ShortComing

1. CNN, SVM classifier, bbox Regressor로 모델이 분리되어 있는건 여전하다. 따로학습 BAD!!

2. End to End XXX

 

 

다음글은 여기서 더 보완된 모델 -> Fast R-CNN