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[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

Fast RCNN의 이해

ROI pooling

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안녕하세요.

12:10에서

object가 2개일 때 (2, 7, 7)로 ROI Pooling에 들어감

12:20에서

selective search에서 2000개 출력하니까 (2000, 7, 7)

13:22에서

feature map 256개까지 하면 (2000,7,7,256)

---

질문입니다.

1. feature map에 selective search에서 출력된 object bounding box를 그리셨는데, 항상 feature map과 selective search에서 추출된 bounding box 관계가 1:1인가요??

추가로 겹치는 feature map 사이에 한 object가 겹치는 경우가 없나요?

 

2. selective search에서 출력된 object를 feature map에서 추출 후 7x7로 변환해서 roi pooling에서 사용하고 256채널 만큼 있다고 하셨는데,

feature map에서 이미 2000개를 출력했는데, roi pooling에 해당 채널 뎁스가 똑같은 이유가 뭔가요..?

 

미리 감사드립니다!

답변 2

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권 철민
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안녕하십니까, 

1. feature map에 selective search에서 출력된 object bounding box를 그리셨는데, 항상 feature map과 selective search에서 추출된 bounding box 관계가 1:1인가요??

추가로 겹치는 feature map 사이에 한 object가 겹치는 경우가 없나요?

=> 음. 질문을 잘 이해하지 못했습니다만, 

feature map상에 selective search의 object bounding box를 매핑합니다. 이게 1:1 이라는 의미가 어떤지 다시한번 기술해 주십시요.  그리고 selective search의 결과는 오브젝트가 있을만한 위치를 예측해 주므로 당연히 특정 오브젝트의 bouning box는 서로 겹칠 수 있습니다.

 2. selective search에서 출력된 object를 feature map에서 추출 후 7x7로 변환해서 roi pooling에서 사용하고 256채널 만큼 있다고 하셨는데,

feature map에서 이미 2000개를 출력했는데, roi pooling에 해당 채널 뎁스가 똑같은 이유가 뭔가요..?

=> 음.. 이건 제가 질문하신 의도를 제대로 파악했는지 모르겠습니다만,,

feature map이 256 채널을 가지고 있습니다. 이걸 roi pooling해도 채널 depth는 똑같습니다. 

찾는 답이 아니시면 다시 말씀해 주십시요. 

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1번 질문에 대해서 제가 그림을 그려봤습니다!

이미지에서와 같이 다른 feature map에 오브젝트가 겹치는 경우는 없나요??

강사님이 그려주신 그림에서는 한 feature map에 정확히 object들이 들어가는 경우를 그려주셔서(물론 예시로 설명해주셨겠지만) 궁금증이 생겼습니다!

이미지와 같이 겹쳐있을 때는 해당 feature map에서 object를 추출안하고 다른 feature map에서 해당 object를 매핑한다고 보면 될까요??

2번 질문은 제가 더 공부해보겠습니다! 감사합니다!

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