R-CNN은 현대의 Object Detection 기법의 시초격으로 최근에 제안되는 알고리즘에도 영향을 끼치고 있다. 당시 Object Detection 문제의 정확도와 속도를 획기적으로 향상시켰다. R-CNN 모델 원리 R-CNN은 위의 그림과 같은 순서로 구조를 가진다. 1. 먼저 Object Detection Task를 처리할 이미지를 Input으로 받는다. 2. Selective Search 알고리즘을 통해 2000개의 Region Proposal을 뽑는다. 3. 모든 Region proposal 박스들을 227 x 227 사이즈로 resize(warp)한다. (기존의 박스에 대한 비율은 고려하지 않고 진행) 4. ImageNet 데이터셋에 대해 학습해놓은 CNN구조에 입력으로 통과시킨다. 5. ..