Faster RCNN

Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, and Jian Sun
arXiv:1506.01497

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tensorflow ver.
py faster rcnn github

(objectness score를 학습하는) RPN(Region Proposal Network)을 제안한다.
Fast RCNN에서 보았듯, region proposal computaion이 (test time의) 병목이다. CNN으로 이루어진 RPN을 학습시켜서 이미지 한장당 300개정도의 proposal만으로 state-of-the-art accuracy를 얻는다. RPN은 기존의 Fast RCNN과 parameter를 share한다.

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보통 Selective Search를 쓰지만, CPU만 사용할 경우 이미지 한장당 2초정도 걸릴 정도로 매우 느리다. 최근 장당 0.2초 걸리는 EdgeBoxes라는 것도 나왔지만 그래도 상당한 시간이 소요된다. convolution을 share하는 RPN을 제안할건데 이거 쓰면 marginal cost는 장당 10ms정도다.(전체 과정 다 해도 5 fps on GPU)

기존 Fast RCNN에 몇개의 conv net을 붙여서 RPN을 만들고, regular grid에 대해 objectness를 계산할 것이다. 따라서 RPN도 FCN의 일종이다.

‘anchor box’라는 것도 도입하겠다.

학습할 때에는, region proposal에 대해 한번, object detection에 대해 한번, 이런식으로 번갈아가면서 fine-tuning한다.

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