AI Research/Object Detection

[Object Detection] MMdetection으로 RPN 실행하기

https://github.com/open-mmlab/mmdetection GitHub - open-mmlab/mmdetection: OpenMMLab Detection Toolbox and Benchmark OpenMMLab Detection Toolbox and Benchmark. Contribute to open-mmlab/mmdetection development by creating an account on GitHub. github.com MMdetection 은 파이토치 기반의 tool box로, 다양한 object detection 모델을 간편하게 실행해볼 수 있다. 본 포스팅에서는 MMdetection을 활용하여 RPN 실습을 진행해보았다. RPN은 object detection에서 re..

[Object Detection] Yolov5 dataloaders.py 코드 분석

⭐ Yolov5에서 데이터를 load하는 코드 dataloaders.py 진행 중인 연구에서 이미지 전처리를 해야해서 분석한 코드 내용을 정리하였다. 아래 yolov5 깃허브 코드 분석 내용이다. https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/utils/dataloaders.py GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite. Contribute to ultralytics/yolov5 development by creating an account on GitHub. github.com Multipl..

[Object Detection] Python image padding 하는 방법

💡 Image padding 은 이미지의 주변을 검게 혹은 원하는 색으로 주변을 둘러싸는 것을 의미한다. object detection을 하다보면 이미지의 크기를 맞추어주는 등의 이유로 image padding을 해야하는 경우가 생긴다. 본 포스팅에서는 cv2 라이브러리를 활용하여 image padding하는 여러가지 방법에 대해서 다룬다. 1. cv2.copyMakeBorder import cv2 path = '/이미지 경로/img.jpg' image = cv2.imread(path) #이미지 padding image = cv2.copyMakeBorder(image,10,10,10,10,cv2.BORDER_CONSTANT,None,value=0) img2 = cv2.copyMakeBorder(img,..

[Object Detection] 오픈소스로 detection 결과 mAP 측정하기

⭐ 아래 깃허브 주소를 들어가면 object detection의 정확도(mean average precision)를 편리하게 계산해주는 오픈 소스가 나온다. labeling된 txt 파일이 있다면, map를 계산해준다. object 별로 precision과, true와 false prediction의 비율도 그래프로 보여준다. 본 포스팅에서는 detection 진행한 결과를 이 툴을 이용해서 정확도를 계산하는 방법을 다룬다. GitHub - Cartucho/mAP: mean Average Precision - This code evaluates the performance of your neural net for object recognition. mean Average Precision - This c..