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RCNN Training
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4분 31초분경에 FC layer를 통과하면 feature map이 만들어진다고 하셨고, 이를 SVM으로 학습시킨다고 설명해주셨는데요
ground truth로만 학습하고,
class를 ground truth 기반으로 정하신다고 말씀하셨는데
여기서 IOU를 무엇과 계산하는건가요? 이전에 제안된 SS predicted와 IOU를 계산하는건가요? 아니면 FC layer를 통과한 feature map과 계산하는건가요?
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권 철민
지식공유자
안녕하십니까,
음, 4분 31초분경에 Feature map에서 FC Layer를 통과 시키면 Feature가 만들어 진다고 했는데, 이것은 Feature Map이 아닙니다. Feature map에서 FC Layer를 통과 시키면 feature,즉 1차원 형태로 flatten된 feature vector가 만들어 집니다.
그리고 질문하신 아래 내용은 제가 잘 이해를 못했습니다. fc layer를 통과한 이후에 더이상 IOU를 계산하지는 않습니다. 혹 위에 말씀 드린 feature map이 아닌 1차원 feature vector라는 부분이 되는 아래 질문은 상관이 없는 건지 내용 확인 부탁드립니다.
"ground truth로만 학습하고,class를 ground truth 기반으로 정하신다고 말씀하셨는데
여기서 IOU를 무엇과 계산하는건가요? 이전에 제안된 SS predicted와 IOU를 계산하는건가요? 아니면 FC layer를 통과한 feature map과 계산하는건가요? "
4분 31초 경은 제가 feature map이라고 잘 못들었네요 ㅠㅠ 제가 궁금한 것은 3번 동그라미 설명하실 때 SVM classifier가 정확히 무엇을 학습하는지 궁금합니다. 강의자료에는 ground truth로만 학습한다고 되어 있는데 설명하실 때는 ground truth data를 기반으로 class를 정한다고 말씀하신 것 같습니다. 제가 이해하기로 ground truth는 정답과 같은 거라서 IOU를 계산할 필요가 없는 것 같은데 IOU 0.3 이상이라는 말이 왜 나오는지 모르겠습니다. 그리고 ground truth로 학습하는데 GT가 아닌 경우는 어떻게 있을 수 있는지도 잘 이해가 가지 않습니다. 유추해보면 SVM은 FC Layer를 통과한 feature vector 혹은 앞서 ss로 추출한 2000개의 SS predicted 를 학습하는 것 같다고 판단이 됩니다. ground truth data를 기반으로 class를 정하는 것이 FC Layer를 통과한 feature인가요 아니면 2000개의 SS predicted인가요? 부족한 질문에 늘 성실히 답변해주셔서 감사합니다:)