mmdetection 활용(공부)

1. 현업에서는 모델 성능, 사용 편의성, 커뮤니티 지원 등 여러 가지 이유로 다양한 딥러닝 프레임워크를 사용합니다. mmdetection은 COCO dataset 기반의 딥러닝 모델을 구축하고 학습하는 데 매우 효과적인 프레임워크라는 평가를 받았으며, 이에 따라 많은 분야에서 활발히 사용되고 있습니다. 2. mmdetection 공부 방법으로는 아래와 같은 접근 방법이 있습니다: - 기본적인 Python 및 PyTorch에 대한 이해: mmdetection의 코드는 주로 Python과 PyTorch로 작성되어 있으므로, 해당 언어와 라이브러리에 익숙해지면 좀 더 쉽게 코드를 이해할 수 있습니다. - 공식 문서화 자료 활용: mmdetection의 깃헙 페이지(https://github.com/open-mmlab/mmdetection) 에는 사용법, 설치 가이드 및 API에 대한 상세한 문서가 제공됩니다. - 실제 코드 분석하기: 간단한 구현부터 시작하여 점차 복잡한 구현으로 나아가며 코드를 분석하는 것도 도움이 될 수 있습니다. 에러 메세지를 잘 읽고 이해하는 것도 중요합니다. - 커뮤니티 활용: StackOverflow, GitHub 등의 플랫폼에서 다른 사용자들의 질문과 해답을 참고하면 많은 도움이 됩니다. 3. COCO와 Pascal VOC(PV)는 둘 다 이미지 분류 및 객체 탐지에 널리 사용되는 데이터셋입니다. 선택의 기준은 주로 연구 목표나 필요에 따라 달라집니다. COCO는 클래스 수가 더 많고, 인스턴스 당 bounding box가 더 많아 보다 복잡한 경우에 적합합니다. 반면에 PV는 간단한 객체 탐지 문제나 초보자 학습용으로 더 자주 사용됩니다. 따라서 어떤 것을 선호하느냐는 주로 당신의 연구 목표와 문제 설정에 따라 결정될 것입니다.