tensorflow 2

별 말씀을요, 질문은 얼마든지 많이 하셔도 괜찮습니다.

그리고 yolo가 version 4가 나왔군요.  글에 달아주신 URL로 가보니, 테스트 성능을 상당히 좋은 것 같습니다. 저도 논문을 더 읽어보고, 강의에 추가할지 함 고민해 보겠습니다. 좋은 정보 감사합니다.

그리고 해당 source는 Tensorflow 2 로 작성되었습니다. 참고해볼만한 패키지 같습니다.

YAD2K는 오래전에 작성된 Yolo 패키지 입니다. Yolo v2를 잘 구현한 패키지로 알고 있습니다.

감사합니다.

세션 0에서 실습환경에 필요한 패키지를 conda로 설치합니다. 세션0의 실습 서버 설정만 보셔도 될 것 같습니다. faster-rcnn 메커니즘을 아신다면 세션 3은 생략해도 됩니다.

감사합니다.

그것도 어려움이 있을 거 같습니다.

tensorflow v2는 import keras로 시작하지 않고, import tensorflow.keras로 package를 로드 합니다. 또한 대부분의 Object Detection 패키지가 keras 2.2 이하를 지원하는데,  tensorflow 2를 backend로 지원하는 keras version은 2.3 입니다.

논문을 끝까지 읽지는 못했지만, 서문의 FPS와 AP를 비교를 보면 V3 대비 검출성능과 속도 모두 향상 된걸로 되어 있습니다.

keras-YOLOv3-model-set 는  이슈에 중국어  글이  많아서 해석하는데 불편하지만 개발자가 대응도 빠르고 사용해 보니 쓸만한거 같습니다.

YOLO v4는 논문 제목도 Optimal Speed and Accuracy of Object Detection 이고 첫페이지의 COCO Dataset   그래프나 논문의 내용을 보면 v3에 검출 성능과 속도를 모두 개선한거 같은데 논문 리뷰를  보면 v3와 비교하여 검출 성능은 좋아졌지만 속도는 느려진거 같은데 논문 읽어 보셨다면 제가 논문의 내용을 파악한것이 맞을까요?

 

여러번 질문을 하여  죄송 합니다.

설명을 너무 잘해주셔서 Object Detection에 대한 개념을 이해할 수 있었습니다.

배경 지식이 없이 Retinanet, YOLO 논문과 구현체를 보니 이해가 가지 않는것이 많았는데 많은 도움이 되었습니다

https://github.com/david8862/keras-YOLOv3-model-set

를 보면 YOLO v4 도 구현되어 있고 Implement with tf.keras' 문장이 있는거 보니   tensorflow v2로 지원하는거 같은데 참고 해볼만한 패키지 일까요? star는 많지 않네요.


 그리고 YOLO 구현체를 보면 강의에서 사용하는 것을 포함하여 많은 오픈소스 패키지들이 YAD2k(https://github.com/allanzelener/YAD2K )  에서 영감을 얻어 개발핬다고 하는데 YOLO v2 에서는 잘 구현된것인가요?

답변 감사합니다,

import 만 keras -> tensorflow.keras 로 변경하면 순수 tensorfolw v1 코드는 많지 않아서 쉽게 변환 가능한것으로 예상 했는데 keras 버전차이도 고려해야 겠군요. 

그리고 당장 1-stage Detector 모델만 관심이 있고 실습 환경이 구축된 GPU 서버가 있다면 세션 0와 3는 생략해도 되겠죠?

네 답변 감사합니다.

tensorflow v2로 작성되어 공개된  YOLO v3 소스가 inference 는 잘되는데 Custom Dataset으로 training 은 잘되지 않았고 Ojbect Detection 과 tensowflow v1에 대한 지식이 부족하다보니 변환도 잘 안돼서 강의를 수강하였습니다

Keras로 작성된 코드는 tensorflow v2로 변환하는데는 문제가 없을까요?

안녕하십니까,

현재는 tensorflow 2로 변환 계획이 없습니다.

이유는 아직까지 tensorflow 2에서는 Object Detection/Instance Segmentation 기반 package들이 잘 동작하지 않는 경우가 많아서 이들을 tensorflow 2로 변환할 생각은 당분간 없습니다. 

다만 tensorflow 2로 학습이 아닌 inference 코드는 쉽게 변환이 가능할 것 같습니다만, tensorflow 1로 학습된 모델이 2로 inference 할때 별 문제가 없는지는 확인해 보지 않습니다. 

감사합니다.