지난 시간에 소개한 R-CNN에 이어서 오늘은 Fast R-CNN에 대해 다루도록 하겠습니다. 이름만 봐도 R-CNN과 연관이 있고, 더 빠른 모델임을 알 수 있겠죠? 그러면 어떤 이유도 더 빨라졌는지 확인해보도록 하겠습니다. Fast R-CNN의 original 논문은 ICCV 2015에서 발표된 "Fast R-CNN"입니다. R-CNN의 경우 입력 이미지에서 selective search를 통해 물체가 존재할 가능성이 있는 약 2000개의 관심영역(region of interest, ROI)을 찾은 후에, 각 ROI를 CNN에 입력해서 특성을 도출하기 때문에 약 2000개의 CNN이 사용됩니다. 그러다보니 자연스럽게 모델이 무거울 수 밖에 없었죠. 이와 달리 Fast R-CNN은 단 하나의 CNN만 ..