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feature map
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강사님, Fast RCNN 의 시작에서(SPPNet 도 마찬가지) ROI를 설정하기 위해서 Selective search를 하면 ROI가 정해지는데, 이를 어떻게 input image를 CNN 처리해서 얻은 image feature map과 연결을 하는지 궁금합니다. 원본 이미지면 생성된 ROI의 위치가 원본 이미지의 어느곳에 있으니 해당 ROI 이미지를 ROI pooling에 이용하는 것으로 이해할 수 있는데, 실제는 원본 이미지가 아니고, image map data 라서, 어떻게 image map 데이터에서 ROI를 구분할 수 있는지 궁금합니다.
컴퓨터-비전딥러닝pythontensorflow머신러닝 배워볼래요? keras
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dooleyz3525
Instructor
안녕하십니까,
원본 이미지의 ROI 를 Feature Map에 매핑은 크기 비율을 적용합니다.
가령 200x200 원본 이미지고 최종 Feature map이 40x40 로 1/5 수준으로 줄어들었으면 ROI의 사각형 영역을 마찬가지로 1/5 수준으로 좌표값을 변경하여 매핑합니다.
감사합니다.
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selective search를 통해 RoI 사각형 박스가 2000개라면, CNN결과인 feature map 1개당 2000개의 새로운 feature가 생기는 건가요?
예시로 RoI pooling으로 입력 되는 freature map 1개와 RoI 사각형 영역이 어떻게 계산이 되는지 알 수 있을까요?
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