성능이 좋은 특징 검출기는 많이 존재합니다. 하지만 실시간 어플리케이션 관점에서 봤을 때, 처리 속도가 생각보다 느립니다. 한 가지 좋은 예시로 계산 리소스가 제한된 SLAM(Simulataneous Localization and Mapping) 모바일 로봇입니다. 이에 대한 해결책으로 FAST(Features from Accelerated Segment Test)는 특징점을 추출하고 이후 많은 컴퓨터 비전 작업에서 객체를 추적 및 매핑하는 데 사용할 수 있는 코너 검출 방법입니다. FAST 코너 검출기는 Edward Rosten과 Tom Drummond가 개발했으며, 2006년에 발표되었습니다. FAST 코너 검출기의 가장 큰 장점은 연산 효율성입니다. 또한 머신러닝 기술이 적용되면, 연산 시간과 자원..