1-Stage detector와 2-Stage detector란?

1-Stage Detector vs 2-Stage Detector

직선을 기준으로 위가 2-Stage Detector들이고 아래가 1-Stage Detector들이다.

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<2-Stage Detector>

Regional Proposal과 Classification이 순차적으로 이루어진다.

 

Regional Proposal 이란?

기존에는 이미지에서 object detection을 위해 sliding window방식을 이용했었다.

Sliding window 방식은 이미지에서 모든 영역을 다양한 크기의 window (differenct scale & ratio)로 탐색하는 것이다.

Sliding window

이런 비효율성을 개선하기 위해 '물체가 있을만한' 영역을 빠르게 찾아내는 알고리즘이 region proposal이다.

대표적으로 Selective search, Edge boxes들이 있다.

(* Selective search : 비슷한 질감, 색, 강도를 갖는 인접 픽셀로 구성된 다양한 크기의 window를 생성한다.)

즉, regional proposal은 object의 위치를 찾는 localization문제이다.

 

따라서 2-stage detector에서 regional proposal과 classification이 순차적으로 이루어진다는 것은

classification과 localization문제를 순차적으로 해결한다는 것이다.

R-CNN계열 (R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, Mask R-CNN ...)

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<1-Stage Detector>

2-stage detector와 반대로 regional proposal와 classification이 동시에 이루어진다.

즉, classification과 localization문제를 동시에 해결하는 방법이다. 

YOLO 계열, SSD 계열 (SSD, RetinaNet, RefineDet ...)

 

따라서 1-stage detector는 비교적 빠르지만 정확도가 낮고

2-stage detector는 비교적 느리지만 정확도가 높다.