Deep Learning/vision
-
-
MMDetection | Faster RCNNDeep Learning/vision 2021. 8. 15. 06:51
MMDetection https://github.com/chulminkw/DLCV_New/blob/main/faster_rcnn/mm_faster_rcnn_inference.ipynb 위 github 코드를 기반으로 작성함. MMDetection은 pytorch 기반의 Object Detection / Segmentation 패키지이다. 최신의 다양한 Object Detection, Segmentation 알고리즘을 패키지로 구현하여 제공한다. 뛰어난 구현 성능, 효율적인 모듈 설꼐, config 기반으로 데이터부터 모델 학습, 평가 까지 이어지는 간편한 파이프라인을 적용했다. 다양한 Prebuilt 모델을 지원한다. Back bone Object Detection / Segmentation MMDete..
-
OpenCV 영상 처리Deep Learning/vision 2021. 8. 7. 02:57
OpenCV https://github.com/chulminkw/DLCV/blob/master/Detection/preliminary/OpenCV%EC%9D%B4%EB%AF%B8%EC%A7%80%EC%99%80%20%EC%98%81%EC%83%81%EC%B2%98%EB%A6%AC%20%EA%B0%9C%EC%9A%94.ipynb 위의 깃허브 코드를 기반으로 작성한다. OpenCV는 방대한 컴퓨터 비전 관련 라이브러리와 손쉬운 인터페이스를 제공해주는 모듈이다. 이를 활용해 아주 쉽게 영상처리를 할 수 있다. 이미지 로딩 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img_array = cv2.imread("파일명") plt.imshow(img_array) imread()를 이..
-
Object Detection / Segmentation 주요 데이터셋Deep Learning/vision 2021. 8. 7. 02:20
Dataset Object Detection과 Sementation 딥러닝 패키지들은 어떤 데이터셋을 사용할까?? 대표적으로 Pascal VOC, MS COCO, Googel Open Images가 있다. 1.PASCAL VOC PASCAL VOC 2012 데이터가 가장 최신의 데이터이고 가장 많이 사용한다. annotation 파일의 포맷은 XML이고 20개의 오브젝트 카테고리를 가지고 있다. 2.MS COCO 80개의 오브젝트 카테고리를 가지고 있고 annotation 파일의 포맷은 json 이다. 300만개의 image들과 1500 개의 object를 가지고있다. 하나의 image에 평균 5개정도의 object 들로 구성되어있다. 다른 데이터 셋에 비해 object가 많아서 난이도가 높은 데이터를 ..
-
Object DetectionDeep Learning/vision 2021. 8. 4. 03:14
Object Detection object detection은 사물의 위치를 찾아내는 기술이다. 사물의 위치를 찾을 뿐 아니라 무슨 사물인지 분류하기도 한다. 기존의 CNN을 활용한 classification이 쓰인다. Localization : 하나의 이미지에 하나의 obeject를 찾아 내는 것 Detection : 하나의 이미지에 여러 개의 object 를 bounding box로 찾는다. Segmentation : Dectection보다 더 발전된 행태, 하나의 이미지에 여러개의 object 를 픽셀단위로 찾는다. Localization / Detection은 해당 Object의 위치를 Bounding box로 찾고, Bounding box 내의 오브젝트를 판별한다. =>Bounding box r..