약초의 숲으로 놀러오세요

이번 포스팅에서는 R-CNN 모델을 pytorch를 통해 구현한 코드를 살펴보도록 하겠습니다. 아직 코드 구현에 익숙치 않아 object-detection-algorithm님의 github 저장소에 올라온 R-CNN 모델 구현 코드를 분석했습니다. R-CNN 모델에 대한 설명은 R-CNN 논문 리뷰 포스팅을 참고하시기 바랍니다. 먼저 object-detection-algorithm(이하 oda)님은 PASCAL VOC 2007 데이터셋의 여러 class 중 "car"에 해당하는 데이터만을 추출하여 사용합니다. 전체 데이터셋을 다 사용할 경우 많은 시간이 걸리기 때문에 특정 class만 추출해서 사용하는 것 같습니다. R-CNN 모델은 fine tuned AlexNet, linear SVM, Boundin..

이번 포스팅부터는 본격적으로 Object Detection 모델에 대해 살펴보도록 하겠습니다. 어떤 논문을, 어떤 순서에 따라 읽어야할지 고민하던 중, hoya님이 작성하신 2014~2019년도까지의 Object Detection 논문 추천 목록을 보게 되었습니다. hoya님의 개인적인 의견으로는 빨간색 글씨로 써진 모델의 논문은 "반드시" 읽어야하며, 나머지는 시간 있을 때 읽어보면 좋다고 말씀하셨습니다. 저는 빨간색 글씨로 써진 모델부터 차근차근 논문을 읽어볼 계획입니다😤. 이번 포스팅에서는 첫 번째로 R-CNN 논문(Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation)을 읽고 정리해봤습니다. R-CNN(Re..

이번 포스팅에서는 Object Detection 모델의 성능 평가 지표인 mAP(mean Average Precision)을 python으로 구현하는 과정을 살펴보도록 하겠습니다. 구현 과정을 살펴보면 Kaggle과 같은 경진대회 참여시, 모델의 평가 방법에 대해 구체적으로 파악할 수 있어 앞으로 꼭 도움이 될 것이라고 생각합니다. 구현 코드는 rafaelpadilla님의 github repository를 많은 부분 참고했으며, 코드는 제 github repository에 올려두었습니다. Object Detection의 정의와 mAP에 대한 설명은 Object Detection의 정의와 Metric mAP(mean Average Precision) 포스팅을 참고하시기 바랍니다. 저는 구현된 코드를 실험해..

최근 컴퓨터 비전 분야에서는 이미지를 분류하는 것을 넘어 이미지에 존재하는 사물을 검출하는 Object detection에 대한 연구가 활발히 진행되고 있습니다. Object detection은 자율 주행차, 얼굴 및 보행자 검출, 영상 복구, OCR, Vision Inspection 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 저도 Object detection에 관심을 가져 관련 논문을 읽어보고자 했으나, 이미지 분류와는 다른 문제 정의, 모델 구조, 그리고 평가 방식의 차이를 이해하지 못해 좌절했습니다😂 그래서 관련 논문을 본격적으로 살펴보기에 앞서 Object detection의 정의와 평가 방법에 대해 공부한 내용을 정리해보았습니다. Object Detection의 정의 - Image Classifi..