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About AI (인공지능)/Computer Vision

[Object Detection] 용어 정리 (FPN, RPN, .... )

by 용스토리랜드 2023. 3. 31.

Object Detection 에서 자주 사용되는 용어들 정리 !!

 

FPN(Feature Pyramid Network) : FPN 은 다양한 크기의 물체를 인식하기 위해 이미지의 특징을 추출하는 CNN(Convolutional Neural Network) 기반 아키텍처입니다. 이를 통해 입력 이미지에서 특징 맵 (Feature Map) 을 생성하고, 물체가 포함된 특징 맵을 탐지할 수 있습니다.

 

RPN(Region Proposal Network) : RPN 은 FPN 과 함께 사용되며, 이미지의 모든 위치에서 물체가 존재할 가능성이 있는 영역 (region) 을 추정합니다.  이를 통해 물체가 존재할 가능성이 있는 영역만을 추려냅니다.

 

ROI_heads (Regoion of Interest heads) : ROI_heads 는 RPN 이 추정한 물체가 존재할 가능성이 있는 영역 중에서 실제로 물체가 존재할 가능성이 있는 영역 중에서 실제로 물체가 있는 영역을 탐지하는 역할을 합니다. 이를 통해 물체가 존재할 가능성이 있는 영역에서 정확한 물체를 인식할 수 있습니다. 

 

box_roi_pool : box_roi_pool 은 ROI_heads 에서 추출된 물체가 있는 영역을 크기가 고정된 특징 맵으로 변환합니다. 이를 통해 물체를 구성하는 특징을 추출합니다. 

 

box_head : box_head 는 box_roi_pool 에서 추출된 특징을 입력으로 받아 물체의 특징을 더욱 정교하게 추출하는 역할을 합니다. 이를 통해 물체의 위치와 크기 등을 더욱 정확하게 추정할 수 있습니다. 

 

box_predictor : box_predictor 는 box_head 에서 추출된 특징을 입력으로 받아, 물체의 위치와 크기 등을 예측하는 역할을 합니다. 이를 통해 모델이 입력 이미지에서 물체의 위치와 크기 등을 예측할 수 있습니다.

 

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