[P_stage] - week9 Day3

[Day3] 2021/09/29

강의 리뷰

Object Det 3강 - Object Detection Library

• Object Detection Library
  
• MMDetection
  • Pipeline
    
    : 2stage
    
    - 2 stage 모델은 크게 Backbone/ Neck/ DenseHead/ RoIhead 모듈로 나눌 수 있다.
    - 각각의 모듈 단위로 customize
    - Backbone: 입력 이미지를 특징 맵으로 변형
    - Neck: backbone과 head를 연결, feature map을 재구성(ex.FPN)
    - DenseHead: 특징맵의 dense location을 수행하는 부분
    - RoIHead: RoI 특징을 입력받아 box분류, 좌표회귀 등을 예측

Object Det 4강 - Neck

• Neck
  • backbone의 마지막 feature map말고도 중간 중간의 feature map들도 사용하는 방법으로, 작은 feature mapdmfh 큰 객체를, 큰 feature map은 작은 객체를 포착할 수 있다. 하위 레벨은 semantic이 약하기 때문에 보완.
  • FPN(Feature Pyramid Network)
    : high level에서 low level로 semantic정보를 전달. top-down path way 추가.
    
    lateral connections를 이용한다. 1*1conv와 2x up(nearest neighbor upsampling)을 사용.
    
  • PANet(Path Aggregation Network)
    : FPN의 bottom up과정이 정보전달이 부족하다는 점을 보완. bottom-up과정을 한번 더 추가.