Machine learning
Faster R-CNN
Faster R-CNN은 Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, Jian Sun (Microsoft Research)이 NeurIPS 2015에 발표한 2단계 딥 컨볼루션 객체 탐지 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 이전 모델인 R-CNN과 Fast R-CNN에서 사용되던 느린 selective-search 영역 제안 단계를 학습된 Region Proposal Network(RPN)로 대체하여, 탐지 헤드와 컨볼루션 특징을 공유함으로써 최초의 종단 간(end-to-end) 학습 가능하고 거의 실시간에 가까운 정확한 객체 탐지기를 구현했으며, PASCAL VOC 및 MS COCO에서 오랫동안 정확도 벤치마크를 설정했습니다.
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출처
- Ren, S., He, K., Girshick, R., & Sun, J. (2015). Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 28, 91–99. link ↗
- Ren, S., He, K., Girshick, R., & Sun, J. (2017). Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 39(6), 1137–1149. DOI: 10.1109/TPAMI.2016.2577031 ↗
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning (Ch. 9: Convolutional Networks). MIT Press. ISBN: 978-0-262-03561-3
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Faster Region-based Convolutional Neural Network. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/faster-r-cnn
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