R_CNN: Rich feature hierarchies for accurate object detection
객체 탐지에서 region proposal과 CNN feature hierarchy가 어떻게 결합되는지 정리한 우수 보고서입니다.
- 발행일
- 2026년 6월 13일
- 작성자
- YAI
R_CNN: Rich feature hierarchies for accurate object detection
16기 · CV · 논문리뷰 · 3주차
객체 탐지에서 region proposal과 CNN feature hierarchy가 어떻게 결합되는지 정리한 우수 보고서입니다.
고전 CV 논문을 현대 detector 흐름과 연결해 이해하는 기준점이 됐습니다.
보고서의 초점
R-CNN은 후보 영역을 먼저 만들고, 각 영역에서 CNN feature를 추출해 분류와 bounding box refinement를 수행합니다. 지금 보면 느린 구조이지만, detection 문제를 딥러닝 파이프라인으로 재구성한 역사적 의미가 큽니다.
- Selective search 기반 region proposal
- CNN feature extraction과 class-specific scoring
- Fast/Faster R-CNN으로 이어지는 구조적 한계와 개선 방향