faster r cnn1 Object Detection 모델 개념 정리 Object Detection 문제와 Classification 문제의 차이 일반적인 image classification은 단순 분류만 잘 하면 되기 때문에 이미지 속 객체가 어디에 있는지에 대해서 모델이 구체적으로 학습할 필요가 없었다. 단순히 픽셀 분포랑 정답만 알려주면 실제 그 과정은 모델이 알아서 학습하기 때문이다. 그렇지만 Object Detection은 이미지 속에 배경과 실제 객체를 구분할 수 있어야 하고, 그 실제 객체가 이미지 상에서 어디에 위치했는지(Localization) 알아야하며, 그 위치한 객체가 무슨 이미지인지 분류(Classification)해야한다. 즉 모델이 학습해야하는 케이스가 총 2개인 것이다. 접근 방식의 차이 위에서 설명한 이 2가지를 각각 다른 솔루션으로 접근하.. 2024. 2. 1. 이전 1 다음