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fast RCNN vs faster RCNN
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fast RCNN의 경우에는 selective search 기반이고
faster RCNN의 기준에는 RPN(anchor box)를 사용하게 되는데
두개의 연산차가 이러한 속도와 정확도 차이에 큰 영향을 미치는건가요?
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. Alex님.
Fast RCNN과 Faster RCNN 사이의 차이점과 성능 차이에 대한 궁금증을 가지고 계신 것 같습니다. 두 모델의 차이점에 대해 설명드리고, 관련된 답변 링크를 제공하겠습니다.
Fast RCNN은 Selective Search를 사용하여 Region Proposal을 생성하는데, 이 과정은 연산 비용이 많이 들고 속도가 느립니다. 반면, Faster RCNN은 RPN(Region Proposal Network)을 도입하여 Region Proposal을 네트워크 자체에서 학습하도록 하였습니다. 이로 인해 Region Proposal 생성 속도가 매우 빨라지고, 더 나은 정확도를 얻을 수 있습니다.
이러한 연산 차이가 모델의 속도와 정확도에 직접적인 영향을 미칩니다. Faster RCNN의 RPN은 학습 데이터를 바탕으로 적합한 Proposal을 생성하므로 Selective Search보다 효율적입니다.
자세한 내용은 아래 링크에서 유사한 질문들이 다루어져 있으니 참고해 보시면 좋을 것 같습니다:
SPPNet vs Fast RCNN:
이 질문에서는 Fast RCNN과 관련된 세부 기술에 대해 다루고 있습니다. RoI 푸링과 SPP의 차이를 통해 각 방법론이 어떻게 작동하는지 이해하는 데 도움이 될 것입니다.Faster RCNN의 이해 03 - RPN과 Faster RCNN Training 및 성능 비교:
이 링크에서는 Faster RCNN의 RPN 및 الگ에 대해 설명합니다. 두 모델 간 성능 차이에 영향을 미치는 요인도 이곳에서 확인할 수 있습니다.용어가 헷갈려서 질문드립니다:
Selective search와 RPN의 차이점이 다뤄지는 내용으로, 연산 차이에 대한 보다 구체적인 이해를 도와줄 것입니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.