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Window Base / Grid Base
深層学習を用いた物体検出では、
物体があるであろう領域の候補を提案し、それを局所特徴として、情報を抽出する.
その方法の区分として、「Window Base」と「Grid Base」に分けられる.
Window Base
スライディングウィンドウ法を基本としている.
Fast R-CNN から Faster R-CNN (2015) への改善で導入
Grid Base
入力画像をグリッドに分割し、そのグリッドを「物体領域候補」と考える.
YOLO v1 (2015) で導入された.
