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지난 시간에 소개한 R-CNN에 이어서 오늘은 Fast R-CNN에 대해 다루도록 하겠습니다. 이름만 봐도 R-CNN과 연관이 있고, 더 빠른 모델임을 알 수 있겠죠? 그러면 어떤 이유도 더 빨라졌는지 확인해보도록 하겠습니다. Fast R-CNN의 original 논문은 ICCV 2015에서 발표된 "Fast R-CNN"입니다. R-CNN의 경우 입력 이미지에서 selective search를 통해 물체가 존재할 가능성이 있는 약 2000개의 관심영역(region of interest, ROI)을 찾은 후에, 각 ROI를 CNN에 입력해서 특성을 도출하기 때문에 약 2000개의 CNN이 사용됩니다. 그러다보니 자연스럽게 모델이 무거울 수 밖에 없었죠. 이와 달리 Fast R-CNN은 단 하나의 CNN만 ..

지금까지 AlexNet, VGGNet, GoogLeNet, ResNet, SENet 등의 이미지 분류용 CNN 모델들을 다뤘던 것처럼, 물체 검출용 CNN 모델들에 대해 다루도록 하겠습니다. R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, Mask R-CNN, SSD, YOLO 등을 다룰 예정입니다. 오늘은 그 첫번째 시간으로 R-CNN에 대한 이야기를 하도록 하겠습니다. R-CNN의 original 논문은 2014년 CVPR에서 발표된 "Rich feature Hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation"입니다. 물체검출 또는 객체검출(obejct detection)용 CNN 모델은 이미지분류(image classi..

지난 번엔 얼굴 검출, 성별 검출에 대한 글을 작성했었습니다. 오늘은 물체 검출에 대한 파이썬 코드를 소개해드리도록 하겠습니다. 물체 검출을 객체 검출로 부르기도 합니다. 오늘 예제 코드를 구현하시기 위해서는 opencv-python과 cvlib 라이브러리가 필요합니다. 라이브러리 설치 방법은 운영체제별로 인터넷에 잘 나와있습니다. 추천 검색어는 install opencv-python ubuntu, install opencv-python window10 등입니다. 여러분의 검색능력을 보여주세요.^^ 라이브러리를 설치하셨다면 이제 다음 코드를 복사붙여넣기 하시고 한번 실행해보신 다음에 코드의 흐름을 살펴보시면 되겠습니다. 항상 처음부터 모든 것을 다 이해하실 필요는 없습니다. 큰 흐름 파악에서 점차 디테일..

물체 검출(object detection)과 관련된 과제를 하면서 이미지에 바운딩 박스와 클래스 라벨을 부여할 일이 있어서 labelImg 프로그램을 사용하게 되었다. labelImg는 여기서 다운로드 받을 수 있다. https://github.com/tzutalin/labelImg tzutalin/labelImg :metal: LabelImg is a graphical image annotation tool and label object bounding boxes in images - tzutalin/labelImg github.com 나는 prebuilt binary 파일을 사용했다. 버전은 windows_v1.8.1. 처음 사용할 땐 문제없이 잘 작동되었다. 성공적으로 라벨링을 한 다음에 그에 관련..

물체 검출(object detection) 알고리즘의 성능은 precision-recall 곡선과 average precision(AP)로 평가하는 것이 대세다. 이에 대해서 이해하려고 한참을 구글링했지만 초보자가 이해하기에 적당한 문서는 찾기 쉽지 않았다. 거의 모든 문서들이 물체 검출 분야에 대한 선지식이 있어야만 이해할 수 있는 수준이었다. 여러 문서들에서 헤매다가 어렵게 이해한 내용들을 여기에 정리하려고 한다. 천천히 정독한다면 누구에게든 도움이 될 것이다. precision-recall 곡선과 AP를 이해하기 위해서는 우선 precision과 recall에 대한 지식이 필요하다. Precision과 Recall Precision은 한국어로 정밀도라고 불린다. precision은 모든 검출 결과 ..