[Computer Vision]Object Detection

Computer Vision에 다양한 분야가 있습니다. 그중에서도 가장 활발이 연구되고 있는 Object Detection에 대해서 포스팅해보도록 하겠습니다. 

 

Object Detection

Object Detection이란 여러 물체에 대해 어떤 물체인지 분류하는 Classification 문제와 그 물체가 어디 있는지 Bounding Box 위치 정보를 나타내는 Localization 문제를 해결하는 분야입니다.

 

 

 

Object Detection Milestiones

Object Detection in 20 Years: A Survey

위의 이미지를 보면 Object Detection에 많은 영향을 미친 알고리즘들을 시간의 흐름에 따라 정리되어 있습니다. 요약하자면 다음과 같습니다.

• Traditional Detection 알고리즘 - VJ det, HOG det …
• Pascal VOC 데이터 기반에서 딥러닝 기반인 AlexNet 이나 오면서 딥러닝이 화두가 되었습니다
• 딥러닝 탐지 알고리즘 → 1-Stage detector와 2-Stage detector로 나누어졌습니다. (Region Proposal, Classification)

 

2-Stage detector

• Localization을 진행한 다음에 순차적으로 Classification을 진행합니다
• 대표적인 2-Stage detector 입니다
  R-CNN(Selective Search), SPPNet(Spatial Pyramid Pooling), Fast-RCNN(RoI projection, SPPNet) , Faster R-CNN(Region Proposal Network, Non-Maximum Suppression)
• 객체 검출하는 정확도 측면에서는 좋은 성능을 냈지만 속도(FPS) 측면에서 너무 느립니다
• Real-time detection을 하기 위해서 약 20~30 fps정도가 적정하다고 하지만 2-Stage detector 중에 좋은 성능을 지닌 Faster R-CNN 약 5 fps 정도라 2-stage detector는 Real-time 적합하지 않습니다.

 

1-Stage detector

• Localization와 Classification 동시에 진행합니다.
• 대표적인 1-Stage detector입니다
  YOLO(Grid), SSD(Default bbox), RetnaNet(Focal loss)
• 2-stage detector의 속도(FPS) 문제를 개선하였지만 정확성 부분에서 조금 떨어집니다.

 

대표적인 Object detector들의 장점과 단점

 

대표적인 Object detector들의 비교

A review: Comparison of performance metrics of pretrained models for object detection using the TensorFlow framework 에서 Object Detector을 다방면으로 비교한 자료가 있어서 참고하시면 좋을 듯합니다!

Tensor flow를 사용하였고 Dataset은 COCO입니다.

FPS

Comparison of frames processed per second (FPS) implementing the Faster RCNN, R-FCN, SSD and YOLO models using input images with different resolutions.

FPS성능 지표에서는 YOLO가 앞도적으로 높은 것을 알 수 있습니다. 

 

AP

Comparison of accuracy Faster R-CNN, R-FCN, SSD and YOLO models using the database MS COCO

 

 

조사를 하면서 느꼈지만 절대적으로 가장 좋은 알고리즘은 없고 조사를 하는 순간에도 다양한 방법들이 많이 생기고 있기 때문에 프로젝트 상황에 맞는 적합한 알고리즘을 잘 적용 시면 좋을 것 같습니다. 

 

 

참고 

- Object Detection in 20 Years: A Survey

- A review: Comparison of performance metrics of pretrained models for object detection using the TensorFlow framework