Object Detection using Deep Learning

Deep Learning in openCV

• openCV 3.3 ver 부터 Deep Learning 사용가능
  • Deep Learning Framework 지원
    • Caffe
    • TensorFlow
    • Darknet
    • Torch/PyTorch
  • pre-trained deep learning model (C++, Python)
• 사용법
  • YOLO (유명한 신경망 deep learning model)
  1. 딥 러닝 모델 불러오기
     

      String modelConfiguration = “yolov2.cfg”;
      String modelBinary = “yolov2.weight”;
     
      Net net readNetFromDarknet(nodelConfiguration, modelBinary);
     

  2. 딥 러닝 모델에 적합한 blob의 형태로 입력 이미지를 처리
     

      //Convert Mat to batch of images
      Mat inputBlob = blobFromImage(frame, 1 / 255.F, Size(416, 416),
                              Scalar(), true, false);
     

  3. blob을 딥 러닝 모델에 input함으로써 물체 검출 수행
     

      net.setInput(inputBlob, “data”); // blob input
      Mat detectionMat = net.forward(“detection_out”); // 검출 수행
     

  • GoogleNet은 영상 자체가 어떠한 영상인지를 판별, YOLO는 영상 내 존재하는 물체들을 검출

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YOLO

• the result matrix of YOLO
  • 각 행은 각 bounding box를 표현
  • 845 rows
    • 이미지를 13x13 그리드로 나누고, 각 그리드는 5개의 경계 상자를 예측
    • 13 x 13 x 5 = 845
  • 85 columns
    • 각 bounding box의 4 가지 위치값
      • center_x, center_y, width, height
    • 1 box confidence
    • 80 class confidence