[Object Detection] Fast R-CNN

RCNN은 2014년 SOTA를 주름잡는 Detection 모델이었고, 딥러닝 알고리즘(ConvNet)을 적용했다는 점에서 상당한 주목을 받았다. 하지만 Selective Search를 통해 2000개의 Region Proposals을 찾은 후 각각의 Region으로부터 CNN을 수행했기 때문에 엄청난 연산비용이 필수불가결했다. RCNN이 나온지 1년 후 Fast R-CNN이 발표되었다. Fast R-CNN은 Selective Search와 CNN의 순서를 바꿈으로써 연산량을 획기적으로 줄였다는것이 핵심이다. Concept Fast R-CNN은 다음의 순서로 진행이 된다. Selective Search를 시행하여 Region Proposal의 Bounding Box 좌표값을 획득. 이미지를 CNN(VGG..