[Vision SSD]

SSD using colab

SSD : (Single Shot Multibox Detector) 논문을 읽으면 쉽게 정의할 수 있다. 우선 output을 위한 공간을 정의한다. 이 과정에서 multi feature map을 사용한다. 이런 feature map에서 default box를 생성하고 모델을 통해 계산한 좌표와 클래스 값에 적용하여 최종적으로 이미지의 bounding box를 제작한다.

ssd modeling

또한 이런 SSD는 저 해상도 모델에 동작이 잘되서 이미지 Shape을 300 x 300으로 설정하는 것이 좋다.

tensorflow 다운그레이드

#우선 해당 실습은 tensorflow 버전 1.x 대에서 실행된다. 따라서 코렙에 있는 tensorflow 버전을 낮춰야한다.

해당 필요한 src gitclone

#tensorflow가 제공하는 SSD 모델을 사용하기위해 해당 gitclone을 진행하고 루트로 접근하여 ssd_300_vgg 키트를 압축해제한다.

해당 필요한 라이브러리 import

#해당 필요한 라이브러리를 import합니다.

input placeholder & SSD Model

SSD 모델에 들어가기위해 이미지 input을 placeholder로 제작합니다. (300, 300) shape

또한 SSD 키트를 이용하여 제작된 SSD 모델을 끌어옵니다.

이미지 처리함수

이미지가 들어오면 SSD 모델을 동작하고 Bounding box를 처리하기 위한 이미지 처리함수를 제작합니다.

Demo

데모를 통해 해당 SSD 모델에 대해 이미지처리가 잘 이뤄지는지 확인합니다.