ComputerVision Jack

Mask R-CNN using colab 이번엔 사진이 아닌 동영상 파일에 대해 객체 검출을 진행하는 시간을 가졌습니다. 예전에 포스팅했던 Yolov5 모델 처럼 실시간으로 객체를 판별하는 것이 아닌 동영상을 읽어와 프레임 별로 나눈 후, 객체 검출을 진행하고, 마지막 부분에서 프레임을 재 취합하여 동영상을 만드는 방법입니다. 우선 videos 라는 디렉토리를 생성합니다. 다음 해당 디렉토리에 동영상 예제 파일을 다운받습니다. 명령어를 통해 해당 디렉토리에 다운받은 파일이 잘 있는지 확인합니다. 다음으로 환경과 재료 준비가 완료되었다면, cv2 라이브러리를 import 하여 VideoCapture 클래스를 사용해 동영상 파일을 frame 단위로 읽어 객체 검출을 진행합니다. 여기서 중요한 부분은 whil..

R-CNN CNN 모델에 Region proposal을 추가하여, 물체가 존재할 법한 곳을 제안하고, 해당 ROI 안에서 물체를 Object Deteciton하는 방법입니다. R-CNN 모델 계열 R-CNN(2014) - Object Detection Fast R-CNN(2015) - Object Detection Faster R-CNN(2016) - Object Detection Mask R-CNN(2017) - Instance Segmentation Mask R-CNN Mask R-CNN 방식은 Faster R-CNN에 픽셀의 객체 여부를 파악하는 Masking을 CNN에 추가한 방식입니다. Faster R-CNN과의 차이점 Faster R-CNN에 존재하는 "bbox 인식을 위한 브랜치"에 병렬로 ..