mmdetection 설명 & 설치과정

1. mmdetection?

• Pytorch 기반으로 하는 오픈소스 object-detection
• 다양한 object-detection 모델을 빠르게 수행 및 검증 가능
• 쉬운 사용법 및 data augmentation 지원
• 매우 많은 모델 등등..

기본적으로 object detection을 공부하면서 모델을 하나씩 구현하는 것은 매우 시간이 많이 걸리는 일이었습니다.. mmdetection을 사용하면 보다 편리하게 다양한 논문에서 소개한 모델을 사용할수 있다는 장점이 있습니다.

2. 설치

개인적으로 설치가 힘들었던 패키지 중에 하나

• 설치는 기본적으로 [자동설치, 수동설치] 두가지가 존재

• 자동설치

  pip install -U openmim
  mim install mmcv-full
  
  pip install mmdet==2.22.0

  • 자동설치로 설치후 이상이 없다면 그냥 진행해도 무방함

• 수동설치

  • mmcv-full 설치

    pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/{cu_version}/{torch_version}/index.html

    • cu_version, torch_version 은 설치한 Pytorch 기준으로 설정

      • Pytorch version check

        import torch
        torch.__version__
        # 1.10.0+cu111 ---> {torch_version}+{cu_version} 

• mmdet 설치

  git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
  cd mmdetection
  pip install -r requirements/build.txt
  pip install -v -e .
  
  pip install mmdet

실제로 설치했을때 window 기준으로 자동설치가 잘 안됨, 자동설치가 안된다면 바로 수동설치를 하는것을 권장함

3. 설치 완료 테스트

• 위 설치과정을 수행후 설치 완료 테스트까지 문제없이 수행된다면 제대로 설치한 것임

• 자동설치가 성공했다면

  git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git

  • 해당 git clone을 통해 실행환경에 mmdetection 폴더로 이동
  • 수동설치를 수행했다면 이미 mmdetection 폴더가 존재함

• 설치 테스트

  from mmdet.apis import init_detector, inference_detector
  from PIL import Image
  
  config_file = './mmdetection/configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py'
  checkpoint_file = './mmdetection/checkpoint/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth'
  device = 'cuda:2'
  model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device=device)
  
  test_img = './mmdetection/demo/demo.jpg'
  result = inference_detector(model, test_img)
  
  model.show_result(test_img, result, out_file='./result.jpg')
  
  img = Image.open(test_img)
  img2 = Image.open('./result.jpg')
  img.show()
  img2.show()

• 위 코드에서 checkpoint_file에 해당하는 파일은 링크 에서 다운가능

• Pre-trained Models 에서 4번째 행

  

4. 수행 결과

mmdetection에서 제공하는 demo 이미지를 통한 검증

• 원본

  

• 결과

  

5. 끝으로

이후 포스팅부터는 논문 리뷰와 해당하는 mmdetection 모델를 수행하는 과정으로 포스팅 하겠습니다~