성능/효과

• Faster R-CNN에서 제공되는 각각의 ROI에 FCN을 적용함으로써, FCN만 적용할 때에 비해 더 좁은 범위에 FCN을 이용한 Semantic Segmentation을 수행할 수 있고, 정확도가 높아지는 결과를 보여준다. 또한, FCN만으로는 수행하기 어려웠던 instance segmentation(동일한 개체군에서 각각의 개체를 다른 instance로 segmentation)도 가능하게 했다(그림 4).
• 눈에 띄는 점은, 2012년부터 ILSVRC 기준으로 그 이전 연도에 비해 성능이 훨씬 좋아지는 경향을 나타내 왔으나, 2015년 human level accuracy를 달성한 이후로는 성능 향상이 쉽지도 않기도 하지만, 실제로 더 좋은 성능을 내는 혁신적인 network 구조가 제시되기 보다는, 그 이전의 network를 수정 보완하는 경향을 보이고 있다는 점이다. Google사의 inception modele들과 MS사의 ResNet, ResNext들이 이에 해당한다.