[Object Detection] MMdetection으로 RPN 실행하기

https://github.com/open-mmlab/mmdetection

GitHub - open-mmlab/mmdetection: OpenMMLab Detection Toolbox and Benchmark

 

MMdetection 은 파이토치 기반의 tool box로, 다양한 object detection 모델을 간편하게 실행해볼 수 있다. 

본 포스팅에서는 MMdetection을 활용하여 RPN 실습을 진행해보았다. 

 

RPN은 object detection에서 region proposal을 담당하는 object detection network이다. 

 특히, two-stage object detector인 Faster-RCNN , Mask R-CNN와 같은 네트워크에서 많이 사용된다. 

Openmmlab 의 환경 설정을 진행하고 나면, 아래 다양한 RPN을 활용한 모델을 실행해볼 수 있다.

python demo/image_demo.py demo/demo.jpg configs/rpn/rpn_r50_fpn_1x_coco.py rpn_r50_fpn_1x_coco_20200218-5525fa2e.pth --device cpu --out-file result.jpg

• 실행한 모델의 configuration으로 r50 이며 coco dataset으로 training이 된 모델인 것을 확인할 수 있다. 

r50 모델 실행 결과

MMdetection 은 rpn 뿐만 아니라 다양한 object detection 모델을 쉽게 testing 해볼 수 있도록 구현되어있다. 

따라서 다양한 모델을 테스팅 해보고 싶은 경우 유용한 툴 박스이다.