R-CNN을 제안한 논문인 Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation (2014) 에 대해 리뷰를 하고자 한다. R-CNN이 등장하기 이전에는 SIFT[논문], HOG[논문] 을 활용한 방법으로 Object Detection을 하고 있었으나 몇 년 간 성능 개선을 보이지 못하고 있었다. R-CNN은 기존 모델의 성능을 31.4% 만큼 개선함으로써 엄청난 성능을 보여주었다. (24.3% $\rightarrow$ 53.7%) 기존의 모델들은 물체가 있을 만한 곳을 하나씩 탐색하는 방법인 Sliding Window 을 사용해 물체를 탐지했는데, 이 방식은 크기가 고정되지 않아 여러 크기로도 순차적으로 탐색해야..
