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[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

[5:06] SPP Layer에서 벡터가 2000개 만들어질 때...

217

Hwaseong Nam

작성한 질문수 9

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영상 05:06초에 feature map을 통해 만들어진 2000개 벡터 중투영된 사이즈가 6*6에 채널이 256개면 벡터 하나당 6*6*256개이고 SPP Layer을 통해 FC로 입력되는 총 벡터의 길이는 하나의 벡터 길이(w*h*256)의 2000개 합이라고 이해하면 맞는 것인가요?

컴퓨터-비전 tensorflow 딥러닝 머신러닝 배워볼래요? keras python

답변 1

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권 철민

안녕하십니까,

SPPNet은 Feature map의 크기 w*h 에 관계없이 고정된 vector 크기를 반환합니다.

1분면 + 4분면 + 16분면 = 21개 분면에 대해서 특징값을 뽑아냅니다. 대표적으로 max pooling으로 한다면 각 분면에서 1개의 max pooling 값을 가지게 됩니다.  만일 max pooling이고 feature map 차원수가 256 이라면 21(분면수)x 256(차원수)x 2000(selective search 후보 갯수)로 만들어 집니다. 

감사합니다.

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