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[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

RCNN에서 여러개의 Region Proposal 들 사이즈 통일 관해 질문입니다!

해결된 질문

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밑바닥개발자

작성한 질문수 77

0

안녕하세요! 다름이 아니라 RCNN 의 Stage1에서 수행되는 Region Proposal에 관한 질문인데요!

Stage1에서 약 2000개의 Region Proposal 들이 수행되는데 이것들이 Stage2의 Feature Extractor로 들어가 각 Region Proposal의 특징들을 추출해 Feature map을 완성시키잖아요!? 이 때 강의에서 선생님께서 설명해주셨다시피 Feature Extractor에 따라 Region Proposal의 각기 다른 사이즈를 하나로(강의에서는 아마 257 by 257 이였나.. 그랬을 겁니다..!) 통일 시켜주어야 한다고 하셨잖아요!? 

그렇다면 이 Region Proposal들의 사이즈를 통일시켜주는 것은 Feature Extractor가 무슨 종류인지에 따라 달라지는 거겠죠? 제가 Alex net일 때 들어가야 하는 사이즈가 몇이고 VGG일 때는 몇이고 또 다른 CNN모델들은 몇 사이즈여야 한다는 것을 잘 몰라서요! 만약 서로 다르다면 어느정도 통일시켜주는 사이즈 범위가 있을까요? 예를 들어 250~300 사이로 한다던가... 

답변 부탁드리곘습니다! 질 좋은 강의에 감사인사드립니다 :) 

딥러닝 tensorflow rcnn 컴퓨터-비전 RegionProposal 딥러닝 python 머신러닝 배워볼래요? keras

답변 1

0

권 철민

안녕하십니까,

음, 그런 생각은 안해봤습니다만, 서로 다른 Feature extractor를 사용하더라도 다른 이미지 사이즈를 사용할 필요는 없을 것 같습니다.

다만 이미지 사이즈가 너무 작으면, 예를 들어 32x32 정도이면 특정  Feature extractor를 통과해서 생기는 최종 feature map 사이즈가 너무 작기때문에 문제 일 수는 있지만 227x227 정도의 사이즈라면 문제 될 게 없습니다.

감사합니다.

0

밑바닥개발자

아 그렇군요! 너무 작지만 않으면 되겠군요! 감사합니다!

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