패스트캠퍼스 챌린지 49일차 - Ch13. 딥러닝 활용: 객체 검출, 포즈 인식

13-1. OpenCV DNN 얼굴 검출

얼굴 검출

    기존 Haar-Cascade 방법 외 OpenCV DNN 모듈을 사용해 얼굴 검출이 가능

     Single Shot MultiBox Detector(SSD) 기반 얼굴 검출 네트워크로 Haar-Cascade보다 속도 & 정확도 면에서 더 좋은 성능을 나타낸다.

얼굴 검출에 있어 두 방식 비교 표 (출처: COCO 데이터 셋). FDDB나 WIDER FACE, val.은 사용된 데이터 종류

    SSD (W. Liu, et. al., 2016)

     동시대 다른 객체 검출 알고리즘과 비교하여 성능과 속도 두가지를 모두 만족시킨 알고리즘

     Faster R-CNN - 73.2 mAP, 7 FPS / YOLOv1 - 63.4 mAP, 45 FPS / SSD - 74.3 mAP, 59 FPS (mAP는 성능 비교 단위)

 

SSD 구성 (출처: W.Liu, et. al., 2016)

    OpenCV DNN 얼굴 검출 세팅

     1. 모델 파일

        - 모델 파일 직접 다운로드: Caffe(FP16), TensorFlow(uint8)

     2. 구성 파일

        -  OpenCV 제공 파일: github 링크에서 deploy.prototxt, opencv_face_detector.pbtxt 파일 다운로드

     3. 다운로드 받은 파일들을 (프로젝트 폴더)에 저장

     4. 모델과 구성 파일로 dnn 네트워크 구성 후 얼굴이 포함된 비디오 프레임 영상을 입력으로 제공 후 받는 출력을 사용하여 얼굴 위치 드로잉

OpenCV DNN SSD 입출력 형식 (출처: FastCampus)

---

13-2. YOLOv3 객체 검출

You Only Look Once (YOLO)

    실시간 객체 검출 딥러닝 알고리즘 (링크)

    YOLOv3는 2018 4월에 발표된 Tech Report(링크)로 기존 객체 검출 방법과 성능은 비슷하지만 속도가 훨씬 빠르며 COCO 데이터셋을 사용

     2015 v1을 시작으로 최근 v4까지 계속 업그레이드 되고 있다.

     COCO 데이터셋의 경우 80개의 클래스 객체를 검출한다.

YOLOv3 구성도 (출처: A.Kathuria, 2018, towardsdatascience) 및 검출 방식 (출처: A.Kathuria, 2018, paperspace)

    YOLOv3 세팅

     1. 모델 파일 - 링크

     2. 설정 파일 - 링크

GitHub - pjreddie/darknet: Convolutional Neural Networks

     3. 클래스 이름 파일 - 링크

GitHub - pjreddie/darknet: Convolutional Neural Networks

     4. 다운로드 받은 파일들을 (프로젝트 폴더)에 저장

     5. 모델과 설정 파일로 dnn 네트워크 구성 후 출력 레이어와 그 이름을 가져와 입력 영상에 대한 블롭 생성, 추론 후 받은 출력 값으로 condifence 값에 따라 인식된 사물의 위치와 이름을 출력

YOLOv3 사물 인식 예시 (출처: FastCampus)

---

인증 타임

다양한 ML 사용법에 대해 배우고 있는데 학습된 모델을 사용하는 위 예제들 같은건 상관 없었지만 어제와 같이 실제 모델을 구성하고 학습 후 테스트 결과를 받을 때까지 상당히 많은 시간이 걸려서 CUDA 세팅(GPU 사용)을 알아보고 있다. 작업 관리자로 CPU 사용률을 봤는데 CPU 불타겠다는 정도를 느꼈기 때문.. 챌린지를 위해 쓴 글은 이까지 포함하기엔 시간이 모자라서 챌린지가 끝나면 예전 글부터 하나씩 다시 보면서 수정 및 내용 추가가 필요해 보인다.

13-1. 공부 인증 영상

13-2. 공부 인증 영상

---

#패스트캠퍼스 #패캠챌린지 #직장인인강 #직장인자기계발 #패스트캠퍼스후기 #OpenCV를 활용한 컴퓨터비전과 딥러닝 올인원 패키지 Online

 

패스트캠퍼스(FastCampus) 강의 둘러보러 가기 

↓ ↓ ↓ 

https://bit.ly/37BpXiC

패스트캠퍼스 [직장인 실무교육]

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성되었습니다.

---