[BoostCamp] Week9_Day37. New P-Stage

부스트캠프

Object Detection Overview

1. Object Detection

• Classification vs. Object Detection
• Object Detection
  • 이미지에서 객체를 식별해내는 테스트 / 분류보다 어려움
  • 이미지에서 객체를 찾고 이것이 무엇인가

1-1. Real World

• 자율주행 / 사진 속에서 텍스트를 추출 (OCR) / 의료 도메인(굉장히 중요하게 쓰이고 있음)

1-2. History

1-3. Evaluation

• 성능
  • mAP (얼마나 잘 검출했는 지)
• 속도
  • FPS
  • Flops

2-1. mAP (mean average precision)

• 각 클래스당 AP의 평균
• 이것을 계산하기 위해 필요한 개념
  • Confusion Matrix
  • Precision & Recall
  • PR curve
  • AP (Average Precision)
  • IOU (Intersection Over Union)
• Confusion Matrix
  • 뒤의 문자가 모델이 예측한 것, 앞이 그게 정답인지 오답인지

• Precision
  • 모델의 예측 관점에서 정의한 메트릭

• Recall
  • 정답 관점에서 본 것

• Example
  • Precision은 모델의 예측 관점에서 보았기 때문에 예측한 8개 중에 정답이 4개
  • Recall은 정답 관점에서 보기 때문에 5개 중 4개
  • 바라보는 시각에 따라 수치가 확연히 달라짐

• PR Curve
  • Ground Truth : 총 10개의 객체
  • Predict : 아래 10개의 객체
• 예측들에 대해 맞았는지 틀렸는지 레이블이 가능하고 Confidence가 존재한다고 했을 때

• Confidence를 기준으로 내림차순 한 뒤 TP/FP의 누적을 구해줌
  • 그 후에 (Recall, Precision)으로 그래프를 그려줌

• AP란 PR Curve에서 선을 긋고 아래 면적을 계산한 것이다. 무조건 0과 1 사이

• mAP란 모든 객체에 대한 AP의 평균

• 디텍션의 경우에는 클래스피케이션과는 다르게 bbox를 예측한다. 그 박스가 Ground Truth과 같은 지 판단하는 조건이 필요하다. 그 기준을 세워주는 것이 IOU

• 그래서 디텍션의 경우에는 mAP만 사용하는 것이 아니라 그 뒤에 IOU 기준을 함께 설정해주어야 함
  • mAP50, mAP60, mAP70,...

2-2. FPS (Frames Per Second)

• 초당 처리할 수 있는 프레임 숫자 → 크면 클수록 모델이 빠름

2-3. FLOPs (Floating Point Operations)

• Model이 얼마나 빠르게 동작하는지 측정하는 metric → 작으면 작을수록 빠름
• 연산량 횟수 (곱하기, 더하기, 빼기 등)
  • 일반적으로 덧셈 같은 경우는 모델에서 생략하기 마련

3. Library

• MMDetection
  • pytorch기반인 object detection 오픈소스

    

• Detectron2
  • 페이스북 AI 리서치의 라이브러리로 pytorch 기반의 object detection과 segmentation의 알고리즘을 제공
• YOLOv5
  • coco 테이터셋으로 사전 학습된 모델로 수천 시간의 연구와 개발에 걸쳐 발전된 object detection 모델
  • colab, kaggle, docker, AWS, google cloud platform 등에서 오픈소스를 제공
• EfficientDet
  • Google Research & Brain에서 연구한 모델로 EfficientNet을 응용해 만든 Object Detection모델

3-1. Object Detection Domain 특성

• 통합된 Library의 부재
• 엔지니어링적인 측면 강함
  • 어떤 모델이 풀고자 하는 문제에 적합한지 실험적인 증명이 필요
  • Custom, tuning 하는 과정에서 개발 수준의 활용 필요
• 복잡한 파이프라인
• 높은 성능을 내기 위해서 무거운 모델을 활용
• Resolution이 성능에 영향을 많이 끼쳐 사진의 크기가 큼

[AI Tech]Daily Report