해결된 질문
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7:30 부분에서 궁금하게 생겼습니다.
예전 CNN을 공부하고 이미지 분류를 데이터 수집부터 분류까지 직접해본경험이 있는데요
그때 당시 이미지를 resize 하는 부분에서 warp 되는 이미지의 정보 손실에 대해 궁금했습니다.
혹시 단순히 CNN 분류 모델을 만들기 위해서 resize 대신 SPP를 사용하면 이미지 정보 손실을 막고 성능 측에서 더 좋게 나오나요?
결국 두 방법다 고정된 사이즈를 얻기 위해 변형이 필요한것같은데 어떤차이가 있나요?
답변 2
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CNN 분류 모델에서도 SPP 적용되었습니다.
아래는 Kaiming He가 참여한 논문입니다. 여기서 Classification에서 SPP가 뛰어난 결과를 나타내었다고 서술하였습니다.
https://arxiv.org/abs/1406.4729
하지만 이것이 단순히 resize대신 SPP를 대용하는 것으로 CNN세계에서 확산되지는 않습니다.
일반적으로 CNN으로 resize 적용시 Image에 중요 feature들이 왜곡이 된다고 판단될 경우 Zero Padding을 적용하여 고정된 사이즈를 가져가면서 scale ratio를 유지하기도 합니다.
감사합니다.
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