3. Selective Search – Region Proposal

10 Jul 2023 in ML/DL / DLCV

인프런 ‘[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드’ 강의를 수강하며 공부한 내용을 정리한 글입니다.

Selective Search - Region Proposal의 대표 방법

• Object Localization
• Sliding Window 방식
• Region Proposal
• Selective Search
• 출처

Object Localization

• 1개의 Object 탐색
• 여러 이미지와 Bounding box 좌표로 학습 (가중치 update)
• 2개 이상의 Object 찾지 못하는 문제

Sliding Window 방식

하나의 Window에 많은 Object들이 들어올 수 있음

• Object Detection의 초기 기법으로 활용

• 오브젝트 없는 영역도 무조건 슬라이딩 하여야 하며 여러 형태의 Window와 여러 Scale을 가진 이미지를 스캔해서 검출해야 하므 로 수행 시간이 오래 걸리고 검출 성능이 상대적으로 낮음

• Region Proposal(영역 추정) 기법의 등장으로 활용도는 떨어졌지만 Object Detection 발전을 위한 기술적 토대 제공

Region Proposal

Object가 있을만한 후보 영역을 찾는 방식 : 후보 Bounding Box 선택 -> 최종 Object Detection

Selective Search

• 빠른 Detection과 높은 Recall 예측 성능을 동시에 만족하는 알고리즘
• 컬러, 무늬(Texture), 크기(Size), 형태(Shape)에 따라 유사한 Region을 계층적 그룹핑 방법으로 계산
• Selective Search는 최초에는 Pixel Intensity기반한 graph-based segment 기법에 따라 Over Segmentation을 수행 (각각의 object들이 1개의 개별 영역에 담길 수 있도록 많은 초기 영역을 생성 by Felzenszwalb and Huttenlocher 2004)

원본 이미지 -> Over Segmentation -> 후보 Objects (유사도가 비슷한 Segment들을 그루핑하면서 Region Proposal 반복 수행)

출처

• [개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드