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MMdetection으로 학습한 모델 윈도우에서 사용 문의 및 기타 질문이 있습니다
22.03.09 11:55 작성 조회수 267
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안녕하세요 드디어 Mask RCNN 까지 들었습니다 (중간에 남은게 있지만... ㅠㅠ)
선생님 덕분에 Detection의 전반과 훈련 inference까지 이해하게 되어 정말 감사드립니다
1.
저 같은 경우 서비스를 제공하는데 엔드유저가 윈도우를 사용하기 때문에 아무래도 윈도우에서 적용이 가능하게끔 만들고 싶습니다.
현재는 텐서플로 기반이라 Pyqt로 로컬프로그램을 만들어 제공하고 있는데 MMDetection이 리눅스에서만 적용되어서 로컬 프로그램으로는 한계가 있을까요?
이를테면 MMDetection이나 Detectron으로 만든 모델만 Pytorch로 불러온다든지 그런 사례가 있는지 궁금합니다
AWS로 웹서버를 구축하는 법도 있겠지만 보안문제도 있고 그쪽 지식은 부족해서 여쭈어 봅니다
2.
또한 Detection 모델은 여러가지 물체는 한번에 잡지만 visualization을 할때는 for 문을 쓸수밖에 없는 구조인가요?
만약 물체가 1000개씩 있으면 오히려 visualization이 병목이 될 수도 있을 것 같은데 제가 이해한 것이 맞는지 문의드립니다
멀티프로세싱 같은 것을 통해 잡아야 하는것인가요?
3.
마지막으로 강의에서는 MMdetection으로 faster rcnn이나 mask rcnn을 다뤄주셨는데
solo, yolact를 비롯한 다른 최신 모델들도 포함되어 있어서 좋은 것 같습니다
이런 최신 모델들도 cfg만 바꾸어 사용하면 되나요?
yolact를 사용해봤는데 debuging을 해봐야겠지만 training 이후 여러 이미지 inference에서 문제가 있는거 같아
혹시 MMdetection이 faster rcnn, mask rcnn 계열에만 최적화 되어있는지 아님 다른 모델을 적용할 때 주의사항이 있는지 문의드립니다
항상 감사드립니다!!
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권 철민
지식공유자2022.03.09
안녕하십니까,
잘 듣고 계시다니 저도 기분이 좋습니다.
1. mmdetection이 윈도우를 공식적으로 지원하지 않습니다. 그렇다고 리눅스에서 학습된 모델을 파일로 윈도우즈에서 로딩하자니, mmdetection의 inference API를 사용해야 되는데, 설치가 안되니 이 방식도 어려울것 같습니다.
2. detect된 결과가 메모리 안에 들어가 있기 때문에 for loop 가 1000번 돌아도 1ms도 안될 것 같습니다. 성능상의 큰 문제로 보이지는 않습니다.
3. 네 config만 바꿔서 사용하시면 됩니다. 다만 제가 yoloact를 적용해 보지 않아서 성능은 잘 모르겠습니다. mmdetection에서 구현된 object detection 모델이 전부 다 뛰어난 것은 아닙니다. 성능은 좋게 나왔다고 해도 실제 구동해 보면 그렇게 좋은 성능을 나타내지 못하는 경우가 있습니다.
감사합니다.
답변 2