[ML] SDD(Single Shot Detector)

SDD란?

- 만약 입력 이미지 내에 여러가지의 객체들이 있을 때, 서로 사이즈가 다른 여러개의 Feature Map이 입력 이미지 내의 크기가 다른 객체들을 전담해서 탐지하도록 하는 모델

- One-stage 모델 중 하나인 SSD(Single Shot Detector)는 Multi-Scale Feature Layer과 Default Box라는 2개의 요소로 구성된 모델

 

•  One-stage: region proposal(RP)과 object detection을 따로 분리하지 않고 한번에 수행하는 것. two-stage의 속도문제를 해결하고자 개발됨. (region proposal: 물체가 있을 만한 영역을 빠르게 찾아내는 알고리즘
• Multi-Scale Feature Layer: 여러번의 컨볼루션(합성곱)을 적용해 나온 feature map을 object Detection을 수행시키고 그 결과를 통합해 최종 detection 하는 과정
• Default Box(=Anchor Box): 컨볼루션을 통해 나온 각각의 feature map의 포인트마다 여러 개의 anchor box를 씌우고 ground truth와 비교하면서 학습을 진행

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