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🎥 R CNN의 시작 Region CNN이 객체 검출을 바꾸다 🏷️


💬 R-CNN의 시작 - Region CNN이 객체 검출을 바꾸다 2014년 버클리 대학교의 로스 거시크가 제안한 R-CNN은 지역 제안과 CNN을 결합하여 객체 검출 문제에 딥러닝을 성공적으로 적용한 최초의 방법입니다. 파스칼 VOC에서 30% 이상의 성능 향상을 달성하며 객체 검출 분야에 새로운 패러다임을 열었습니다. 🌟 핵심 포인트

지역 제안과 CNN의 혁신적 결합 객체 검출에서 딥러닝의 첫 성공 파스칼 VOC 30% 이상 성능 향상 2-stage 검출기의 시초

👉 다음 에피소드 RoI Pooling으로 10배 빨라진 Fast R-CNN으로 이어집니다. 🏷️ #컴퓨터비전 #RCNN #객체검출 #CVOdyssey #AI역사

🎥 R CNN의 시작 Region CNN이 객체 검출을 바꾸다 🏷️ #컴퓨터비전 #RCNN #객체검출 #CVOdyssey #AI역사 - Compass