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【2D OD】RCNN : 2D Object Detectionの基礎編

Last updated at 2021-01-01Posted at 2020-09-25

Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/482094/0b1aeb5e-0cae-f84c-d017-791ba41f8fe0.png) 2014年に発案された2D Object Detectionの基礎と言えるRCNNを見ていこう

アルゴリズム

1. Input Image 2. Extract Region Proposal 3. Compute CNN Feature 4. Classify regions

Extract region proposal

[selective search](https://qiita.com/minh33/items/1cb765861dcb8a98b4f5)により物体がありそうな所を提示する

warped region

selective searchによって得られたwindow sizeを固定のサイズ(任意)に変換する。 *物体の大きさや縦横比による影響を抑えるため

classify regions

Fully Connected Layerを用いてclass分類を行い。 softmaxにてclassの確率合計が1になるように正規化する。

参考文献

Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation https://arxiv.org/pdf/1311.2524.pdf

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