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test
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Faster R-CNNでは,領域のproposalを一つ一つ取り出して、順番に『ROI Align＝出力する特徴mapのサイズを統一するためのresampling』を行い、ROI pool (ROI features map)を形成する。
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なので、Faster R-CNNのdetection過程はアルゴリズム的には並列的でない ⇨ GPUを利用してコードの複製で並
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なので、Faster R-CNNのdetection過程はアルゴリズム的には並列的でない ⇨ GPUを利用してコードの複製で並行実行するのも可能だが。
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SSDの場合は領域のproposalは行わず、全格子の中心に対するanchorを掛けて、特徴mapを生成し、判定する。本質的に並列性がある。
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SSDの場合は領域のproposalは行わず、全格子の中心に対するanchorを掛けて、特徴mapを生成し、判定する。異なるscaleの特徴mapの間各自独立的にanchorを掛け、推論・推定を行うので、本質的に並列性がある。
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ただ、最後に異なるサイズの特徴map同士の判定結果を何に基準にして総合的に決めるのは問題????？
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