spatial pyramid pooling

SPPnet

입력 이미지 크기와 상관없이 CNN을 적용할 수 있도록 Spatial Pyramid Pooling 기법을 제안한 논문이다. 1. 배경 R-CNN 이전에 제안된 R-CNN은 convolution layer 이전에 crop이나 warp로 이미지 크기를 고정시킨 후 2000개의 영역에 CNN을 통과시켰다. 따라서 다음과 같은 단점을 가진다. 2000개의 region에 각각 CNN을 통과시킨다. → CNN 연산량이 너무 많아 속도가 느려진다. 강제 warping → 큰 객체는 줄이고, 작은 객체는 늘려 정보 손실로 인해 성능이 하락할 수 있다. CNN, SVM classifier, bounding box regressor를 따로 학습해야한다. end-to-end 모델이라고 볼 수 없다. SPPnet 입력 이미지..