Object Detection은 통합된 라이브러리의 부재
실무 / 캐글에서는 아래 두 라이브러리를 주로 활용함
• MMDetection
• Detectron2

MMDetection

Pytorch 기반의 Object Detection 오픈소스 라이브러리

• 2 Stage 모델은 크게 Backbone / Neck / DenseHead / RoIHead 모듈로 나눌 수 있음
• 각각의 모듈 단위로 커스터마이징
• 이러한 시스템은 config 파일을 이용해 통제됨

• Backbone – 입력 이미지를 특징 맵으로 변형
• Neck – backbone과 head를 연결, Feature map을 재구성 (ex. FPN)
• DenseHead – 특징 맵의 dense location을 수행하는 부분임
• RoIHead –RoI 특징을 입력으로 받아 box 분류, 좌표 회귀 등을 예측하는 부분임

Detectron2

• Facebook AI Research의 Pytorch 기반 라이브러리
• Object Detection 외에도 Segmentation, Pose prediction 등 알고리즘도 제공

• Setup Config / Setup Trainer / Start Training

• Setup Config

• Setup Trainer

• build_model
• build_detection_train/test_loader • build_optimizer
• build_lr_scheduler

• Start Training