조상님이들어주는딥러닝

출처: https://public.roboflow.com/object-detection/bccd 깃헙코드출처:https://github.com/LeeJeongWoon-Workout/Computer_Vision_CV/tree/main/MMDetection_CoCo BCCD Object Detection Dataset Download 364 free images labeled with bounding boxes for object detection. public.roboflow.com VOC 파스칼을 코코 데이터셋으로 바꿔서 진행할 거에요. MMDetection는 코코 데이터셋으로 변환하면 매우 쉽게 커스터마이징 되기 때문에 자주 사용합니다. 1.코드 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 1..

오늘은 Config를 손보는 실습을 해볼 겁니다. MMDetection을 Config 기반의 훌륭한 CV 패키지 임에는 틀림없습니다. 하지만 모든 데이터 셋을 받는 게 아니라 MMDetection이 요구하는 데이터 구조로 데이터를 가공해서 넣어 주어야 합니다. 그럼 일단 이론적인 부분부터 짚고 넘어가죠. MMDetection 공식 깃헙 홈페이지에 들어가 보면 MMDetection Config는 이런 데이터 셋을 받는다고 나와있습니다. 코코 포맷은 코코데이터 셋을 말하는 것이고 middle format은 뭘까요? 위 같은 형식을 middle-format이라고 부릅니다. 예를 들어, 10개의 이미지가 있다고 가정합니다. 각 이미지 안에는 많은 사물들이 있겠죠? 일단 filename은 각 사진의 이름 widt..

이제 Video Object Detection을 MMDetection으로 해봅시다. Video는 수많은 사진들이 모여져서 만들어 집니다. 즉 각 사진 별로 Object_Detection 한 다음 다시 그 사진들을 합쳐 영상을 만든다. 이게 Video Detection의 원리입니다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 !wget -O /content/data/John_Wick_small.mp4 https://github.com/chulminkw/DLCV/blob/master/data/video/John_Wick_small.mp4?raw=true from mmdet.apis import init_detector, inferen..

(깃헙 소스코드 주소: https://github.com/LeeJeongWoon-Workout/Computer_Vision_CV/tree/7e2b66dd086e7e1c14fe30c0a3261e119ed518eb/MMDetection) 우선 MMDetection을 사용하기 위해서 코랩 환경을 설정해야 합니다. 1 2 3 4 5 6 7 8 import torch print(torch.__version__) !pip install mmcv-full #우리가 사용할 MMDetection의 모델은 PyTorch 기반으로 짜여져 있기 때문에 Pytorch를 다운받을 겁니다. #또한 MMDetection을 사용하기 위해서는 mmcv를 다운받아야 하는데 이 mmcv가 용량이 커 약 10분의 시간이 소요됩니다. cs 우..

오늘은 컴퓨터 비전의 대표적인 라이브러리 중 MMDetection 라이브러리를 살펴보겠습니다. MMDetection은 중국 칭화 대학교에서 개발된 CV 라이브러리입니다. Config식 접근이기 때문에 사용자가 상황에 따라 수정하기 용이하며 많은 모델들이 들어있기 때문에 많이 사용하는 모델입니다. MMDetection은 PyTorch 와 Caffe 두 종류의 프레임워크로 짜여있는데요. 아 이 두개를 몰라도 상관없습니다. 그냥 사용할 때 코렙 라이브러리에 PyTorch를 import하면 끝나기 때문이에요. 그럼 본격적으로 MMDetection에 대해 알아봅시다. 이제 MMDetection의 아키텍쳐가 어떻게 짜여져 있는지 살펴 봅시다. 이것을 이해해야 나중에 MMDetection을 제대로 사용할 수 있습니다..

저는 대부분 머신러닝 실습을 코랩으로 진행하고 있어요. 코랩에서 디렉토리를 만들고 파일을 저장하기 위해서는 리눅스 코드로 작성해야 합니다. 다 외우실 필요는 없고 아래 코드를 계속 재활용하면 됩니다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 #Google Colab 환경 기준 !mkdir /content/data #linux source code that makes directory in content !wget -O ./data/beatles01.jpg https://raw.githubusercontent.com/chulminkw/DLCV/master/data/image/beatles01.jpg # linux ..

우리는 지난 시간에 Selective Search를 기반으로 한 간단한 Object-Detection 을 실습했습니다. 그런데 왜 우리가 Selective Search를 사용했죠? 이유는 컴퓨터에게 단지 gound box (정답 데이터)만 던져주면 잘 찾지 못하기 때문에 힌트를 줘야하기 때문입니다. 이것을 Region Proposal이라고 하죠. 이 방법과 딥러닝 기술을 이용해 Object-Detection을 하는 RCNN에 대해서 알아봅시다. 자 먼저 input-data를 모델에 집어 넣으면 selective-search를 통해 Region-Proposal를 진행합니다. 그런데 바로 옆에 Image crop 과 Wrap 적용이 있죠? Region-Proposal로 뽑아낸 박스들의 크기가 각각 다르기 때..

코드 주소: https://github.com/LeeJeongWoon-Workout/object_detection_selective_research LeeJeongWoon-Workout/object_detection_selective_research Contribute to LeeJeongWoon-Workout/object_detection_selective_research development by creating an account on GitHub. github.com 오늘은 selective_search 마지막 실습으로 조금 까다로운 Object-Detection 을 해보겠습니다. 위 그림에 있는 9명 사람들을 detection을 해볼건데요. 음 어떻게 해야 할까요? 일단 selective_sea..