딥러닝 모델 Faster R-CNN (Object Detection) 구현 프로젝트 입니다. 아직 모델의 성능적인 면에서 이슈가 있습니다. 이에 대해서는 차후 개선해 나갈 예정입니다.
Faster R-CNN 은 객체를 경계상자로 표시하는 object detection 방법론 중 하나이며 객체 영역을 추천하는데 Selective Search 가 아닌 Region Proposal Network 으로 불리는 네트워크(모델)를 사용하여 이전의 Fast R-CNN 보다 훨씬 빠르게 추천할 수 있게 되었다는 점에서 의미가 있는 딥러닝 모델입니다.
- OS: Ubuntu 20.04.4 LTS 64bit
- Language: python 3.8.10
다음 파이썬 패키지가 필요합니다.
- tensorflow 2.7.0
- opencv-python 4.5.5
- numpy 1.21.3
- tqdm 4.64.0
데이터를 다운로드합니다. 본 프로젝트에서는 모델 훈련에 PASCAL VOC2007 데이터를 사용합니다.
sh pascal_voc_2007.shFaster R-CNN 모델을 훈련합니다.
python train.py훈련된 모델을 테스트합니다.
# Test image
python test.py image --path input/image/path
# Test Video
python test.py video --path input/video/path
# Test WebCam
python test.py webcam
