RON(2017)

#RON #ObjectDetection >> multi-scale 문제 : reverse connection -> FPN >> object, non-object 불균형 : objectness prior -> RPN >> down sampling 하면서 scale 별로 detection 수행. 논문에서는 conv4,5,6,7 4개의 feature map에서 각각 5개의 anchor box 사용 총 20개 [reverse connection] >> bottom-up 이후 top-down 할 때, deconv를 사용함. >> reverse connection은 3x3 conv 사용, FPN에서는 1x1 conv >> anchor box는 SSD랑 유사하게 고정 aspect ratio사용 [objectness prior] >> anchor box에 gt에 일정 iou 조건에 따라 positive sample 되는 경우는 소수임. 그래서 negative sample이 많아지고, 악영향을 주게...

원문링크 : RON(2017)