[딥러닝]Detectron 2에 대해서 알아보자

YOLO를 공부한지 이제야 2주째 되는데..yolo v7이 나왔다는 소식.

덕분에 논문을 하나하나 읽어보고 있다. 내 분야이니 공부하는 건 당연하고.

https://github.com/jinfagang/yolov7

GitHub - jinfagang/yolov7: 🔥🔥🔥🔥 (Earlier YOLOv7 not official one) YOLO with Transformers and Instance Segmentation,

전체적으로 성능이 업데이트 된 모습이다. 정확도와 object detection이 향상된 모습.

YOLO v7을 설치하려면 Detectron 2를 먼저 설치하라는 가이드가 있다. 그럼, Detectron 2가 과연 무엇일까?

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개념

페이스북에서 발표한 모델로, Pytorch 기반으로 나온 Object Detection 모델이다. Mask R-CNN을 기반으로 하였다고 한다.

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상세 기능

기본적인 로직은 위 사진과 같다. 눈 여겨 봐야할 기능은 Densepose. RGB 이미지 상의 객체의 모든 픽셀들을 3d 표면에 매핑하는 기능이다. box, mask, keypoint, densepose, semantic segmentation의 기능을 순서대로 이용해 오른쪽과 같은 결과값을 도출한다.

Detectron 2는 기본적으로 우분투를 기반으로 동작이 가능하나, 윈도우 환경에서도 실행이 된다. 다음 링크를 통해 설치 및 실행을 진행할 수 있다.

https://github.com/conansherry/detectron2

GitHub - conansherry/detectron2: detectron2 windows build