Faster R-CNN 성능 최적화 전략: 69.9% mAP와 198ms 추론 속도 구현
객체 검출의 속도와 정확도 균형 문제
Faster R-CNN은 객체 검출(Object Detection) 분야의 표준적인 모델로 자리 잡았으나, 실시간 애플리케이션에 적용하기에는 연산 복잡도가 높다는 단점이 있습니다. 특히 VGG16 백본을 사용하는 기본 모델은 약 500ms 이상의 추론 시간을 기록하며, mAP(mean Average Precision) 성능 역시 65% 수준에 머무는 경우가 많습니다. 이러한 ...
7월 25일 16:08에 게시됨