Preface

​

제작배경

딥러닝 기반의 Object Detection은 대부분의 컴퓨터 비전 문제에서 현재 기본적으로 사용되고 있는 모델입니다. 따라서 많은 사람이 논문을 읽고 논문 리뷰자료를 작성해 공개하거나 해당 모델을 사용하는 방법에 대해서 글이 많이 나오고 있으나 실제로 메인스트림에 있는 Detection 논문들은 거의 다 보고 토의를 하고, 사용법에 대해서 숙지하는 것으로 Detection을 제대로 알고있다고 이야기할 수 있는 거냐는 의문이 생겼습니다. 따라서 읽은 Detection 논문을 바닥부터 구현하고, 수렴시키는 것을 통해서 딥러닝 프레임워크의 사용 능력과 구현 능력을 길러야겠다는 생각과 해당 과정을 모두 Git으로 공개하는 것을 통해서 실제로 어떻게 작업했는지에 대해서 공개하면 Object Detection에 대해서 공부하는 사람에게 큰 힘이 되지 않을까 하는 마음에 해당 프로젝트를 시작하게 되었습니다.

​

작성계획

2018년 8월부터 2019년 6월까지 10개월 동안 Object Detection의 메인스트림인 YOLOv1, YOLOv2, YOLOv3, SSD, Faster R-CNN 등의 모델을 구현합니다. 각 모델의 학습이 수렴하면 모델 구현에 대한 초안을 작성하고, 1~2주간의 내부 리뷰를 진행합니다. 리뷰를 통과한 자료만 점진적으로 공개할 예정입니다.

​

이 문서의 활용 방법

본 문서는 논문을 활용한 Pytorch Object Detection 구현체에 대한 내용을 기술하고 있습니다. 이를 이용하시면 전반적인 Object Detection에 대한 개요와 구현에 대한 이해에 도움이 될 것입니다. 구현체의 Github 저장소 및 팀 프로젝트 history에는 프로젝트팀에서 구현을 진행하면서 어떠한 논의 및 문제들이 있었고 어떻게 이를 해결했는지에 대한 기록도 남아있습니다. 본 문서를 아무 사전지식 없이 읽어도 도움이 되겠지만 구현체들의 논문과 문서에 언급된 레퍼런스를 참고하시면서 활용하면 독자들에게 더 큰 도움이 될 것입니다.

​

기여(Contribution)

프로젝트에 참가하기는 어려우나, 해당 ebook 및 ebook에서 참고하는 코드에 대해서 기여하고싶으신 분들은 프로젝트 각 저장소의 Issue란을 적극적으로 활용하여 피드백 주시면, 프로젝트에서 적극적으로 해당 내용을 반영하도록 하겠습니다.

​

라이센스 (License)

본 ebook의 저작물은 CC BY-NC-SA를 따릅니다.

이 저작물은 크리에이티브 커먼즈 [저작자표시-비영리 2.0 대한민국 라이선스]에 따라 이용할 수 있습니다.

저작자를 밝히면 자유로운 이용이 가능하며, 저작물의 변경도 가능하지만 영리 목적으로 이용할 수 없고 이차적 저작물에는 원저작물과 동일한 라이센스를 적용해야 합니다.

​

이 저작물은 크리에이티브 커먼즈 저작자표시-비영리-동일조건변경허락 4.0 국제 라이선스에 따라 이용할 수 있습니다.

​

참가자 모집(진행 중)

본 프로젝트에 참가해서 Object Detection 모델을 실제로 직접 구현해보고, 초심자를 위한 문서 작성을 통해 성장하고자 하는 분들께서는 아래 메일 주소로 참여 의사를 전달해주세요. 프로젝트가 종료되는 2019년 06월 말까지 유효합니다. 현재 프로젝트의 최대 인원은 4~5명으로 제안하고 있으며, 현재 1~2명의 인원을 충원 예정입니다. [2018-12-11일 기준]

dhhwang89@gmail.com / 황동현 (모두의 연구소)