[Boostcamp]Week9-Day39. Object Detection Library :: seoftware

📜 강의 정리 

---

MMDetection 실습

✔ 전체구성

• Model Config : model architecture 작성
• Dataset Config : augmentation, dataset format, 종류 등
• Scheduler Config : optim, lr, scheduler 등의 정보
• Runtime Config : log, ckpt 정보

✔ Model Config

model architecture

• type

• backbone

오른쪽 그림에서 num_stages = 3, out_indices는 num_stage와 관련 있음. 왼쪽 예시에서는 0, 1, 2, 3번 째 stage에서 각각 feature map을 추출한다는 의미

• neck

• bbox

bbox

anchor generator

bbox_coder

loss_cls

loss_bbox

• rpn_head(2-stage detector만 있음)

• roi_head(2-stage detector만 있음)

• train_cfg
• test_cfg

✔ Dataset Config

 

 

✔ 새로운 backbone 등록 방법

1. swin.py(새로운 백본 파일)를 mmdetection/mmdet/models/backbone 아래에 복사
2. swin.py에서 @BACKBONES.register_module() 을 swin class 위에 추가로 작성 
3. __init__.py에 swin 추가
4. final.py(custom config file 최종 실행 파일)에 backbone 부분 덮어쓰기

 

✔ 서버에 설치된 mmdet을 로컬에 업데이트 하기 위해서는 pip uninstall mmdet 이후에 pip install -v -e . 으로 설치해줘야한다.

✔ mmdetection 설치 방법

방법 1. mim install mmdet

방법2. pip install -v -e . : 로컬에 작성한 mmdetection으로 설치하는 방법