🎥 R CNN의 시작 Region CNN이 객체 검출을 바꾸다 🏷️

Описание: 💬 R-CNN의 시작 - Region CNN이 객체 검출을 바꾸다
2014년 버클리 대학교의 로스 거시크가 제안한 R-CNN은 지역 제안과 CNN을 결합하여 객체 검출 문제에 딥러닝을 성공적으로 적용한 최초의 방법입니다. 파스칼 VOC에서 30% 이상의 성능 향상을 달성하며 객체 검출 분야에 새로운 패러다임을 열었습니다.
🌟 핵심 포인트

지역 제안과 CNN의 혁신적 결합
객체 검출에서 딥러닝의 첫 성공
파스칼 VOC 30% 이상 성능 향상
2-stage 검출기의 시초

👉 다음 에피소드 RoI Pooling으로 10배 빨라진 Fast R-CNN으로 이어집니다.
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