[논문 리뷰] Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
class-specific computation 은 점 내적으로 feature와 SVM 가중치 그리고 non-maximum suppression의 곱으로 이루어져 있다. Image에 대한 모든 점 내적은 single 행렬 곱들로 이루어짐 즉, R-CNN은 해싱과 같은 근사 기법을 사용하지 않고도 수천 개의 객체 클래스를 분류해낼 수 있습니다. 심지어 짧은 시간 내에! 다른 모델보다 정확성, 시간 측면에서 높은 효율성을 보임. 2.3. Training Supervised pre-training - bounding box 없이 image-level annotations만 있는 dataset으로 CNN을 학습시킴. 이렇게 간소화된 training 과정으로 error rate가 CNN은 전에 진행했던 Krizh..
논문 리뷰
2024. 3. 14. 12:40