컴퓨터비전의 대표적 테스크인 Object Detection(객체 탐지)는 이미지 내에 존재하는 객체는 무엇이 있는지, 그 객체의 위치는 어디인지 찾아내는 것이다. 이태까지 살펴본 AlexNet, Vgg-Net, ResNet 등은 모두 이미지가 내에 무엇이 있는지 분류하는 Classification 을 위한 모델이었다. Object Detection은 여기에 추가적으로 객체의 위치까지 특정할 수 있어야 하니 더 복잡하다고 볼 수 있다. 기존의 객체 담지 모델들 중 가장 좋은 성능을 보인 것은 SIFT, HOG 같은 고전적인 알고리즘들 기반 + SVM 이었다고 한다. 2014년에 CNN을 도입한 객체 탐지 모델이 나와 훨씬 뛰어난 성능을 보여주는데, 이것이 바로 R-CNN 이다. R-CNN의 구조를 살펴..
