건프의 소소한 개발이야기

안녕하세요, 건프입니다. 지능형 영상 분석 솔루션 RapidCheck 의 기술문서를 정리한 것입니다. Tracklet 은 RapidCheck Tracking Engine 에서 객체의 ID값을 유지하는데 구하는 짧은구간경로를 의미합니다. 검출한 K개의 Detection 결과를 모두두고, 유사도(Similarity)를 기준으로 가장 유사도가 큰 객체의 ID를 유지하는 작업을 말하는 것이죠. 자세한 내용은 다음과 같습니다. TrackletRapidCheck tech documents about Tracking Engine powered by Junsu Lee (ljs93kr@gmail.com)Tracklet 을 구하는 과정(a) detection on a image 짧은 구간(k개의 Frame)에 대해 Det..

안녕하세요, 건프입니다.지능형 영상 분석 솔루션 RapidCheck 의 기술문서를 정리한 것입니다. 사용하기 용이한 프로그램을 만들기 위해서는, 높은 확률로 객체를 인지(Object Detection) 해내는 정확도도 중요하지만, 영상에서 10번 프레임의 사람이 A라는 정보가 30번 프레임의 사람이 A라는 것을 유지할 수 있어야 한다.우리는 이것을 객체의 정체성(Identity)를 유지한다는 표현을 사용하는데, 이 방법을 객체 추적(Object Tracking)이라고 한다. 적절한 추적알고리즘이 도입이 되었을 때, 영상에서 객체 정보를 유지하는데 큰 도움이 된다.첫번째, 장애물에 가리는 현상과 같이 Detection 으로는 검출할 수 없는 상황이 발생한다.두번째, Detection Engine 이 충분히..

안녕하세요, 건프입니다. 지능형 영상 분석 솔루션 RapidCheck 의 기술문서를 정리한 것입니다. 좋은 모델을 만들기 위해서는 좋은 모델에 대한 지식도 필요하지만 양질의 데이터를 확보하여야 한다고 생각합니다. Object Detection 을 하기 위한 기본 데이터와 도메인 데이터를 확보하고, 어떻게 처리했는지를 정리해보았습니다. 자세한 내용은 다음과 같습니다. DatasetRapidCheck tech documents about Detection Engine powered by Junsu Lee (ljs93kr@gmail.com) RapidCheck가 동작하는 환경의 특성상 기관과 협약을 맺는 경우가 아니고서는 CCTV 영상을 안정적으로 확보하기가 쉬운 일은 아니다. 설사 대량의 영상을 확보하더라도..

안녕하세요, 건프입니다. 지능형 영상 분석 솔루션 RapidCheck 의 기술문서를 정리한 글입니다. 제가 RapidCheck Object Detection Engine 을 만들면서, 수많은 CNN 모델을 만들고 실험해보았습니다. 그러면서 얻을 수 있었던 몇가지 테크닉과 모델의 동작원리, 각 레이어(Layer)들의 특징들을 발견할 수 있었습니다. 학습을 직접하는것부터, 다른 모델의 학습지식(Learned Knowledge)을 이어 받아 진행하는 전이학습(Transfer Learning)등 다양한 것을 시도해 볼 수 있었습니다. 자세한 내용은 다음과 같습니다. Model Structure & Learning MechanismRapidCheck tech documents about Detection Engi..

안녕하세요, 건프입니다. 지능형 영상 분석 솔루션 RapidCheck의 기술문서를 정리한 것입니다. 개인적으로 Machine Learning, Deep Learning 모두 데이터분석의 영역이고, 따라서 이것이 수치이든, 이미지이든 Data 를 어떻게 다룰(Process)것인가 가 정말로 중요하다고 생각합니다. 제가 RapidCheck Detection Engine 를 만들때 사용하였던 데이터 전처리과정을 다뤄보았습니다. 자세한 내용은 아래와 같습니다. Data PreprocessingRapidCheck tech documents about Detection Engine powered by Junsu Lee (ljs93kr@gmail.com)Preprocessing 다음은 RCNet 이 학습을 하기 위해..

안녕하세요, 건프입니다.지능형 영상 분석 솔루션 RapidCheck 의 기술문서를 정리한 것입니다. Deep Learning 으로 이미지 객체인지(Object Detection on a Single Image) 를 하기로 마음먹었을 때, 이를 위한 기존 이론이 무엇이 있는지를 알 필요가 있습니다.저는 Object Detection 계의 양대산맥인 R-CNN 계열과 YOLO 계열을 비교하였습니다.자세한 내용은 아래에서 확인할 수 있습니다. detection_2_deepalgo.md Deep Algorithm ComparsionRapidCheck tech documents about Detection Engine powered by Junsu Lee (ljs93kr@gmail.com)R-CNN vs YOLO..

안녕하세요, 건프입니다. 지능형 영상 분석 솔루션 RapidCheck 의 기술 문서를 정리하였습니다. 이번편은 RapidCheck 는 영상에서 객체(Object)을 인지(Detection & Recognition) 하는 방법으로 TensorFlow 를 이용한 Deep Learning 기법을 사용하였습니다. 영상은 일련의 이미지의 연속이고 결국 영상객체인지는 이미지에서의 객체인지의 고도화로 이어질 수 있기 때문에, 굳이 Deep Learning 이 아닌 기존의 Computer Vision 적 지식 또는 접근으로도 결과물을 어느정도는 낼 수 있으나, 몇가지 치명적인 이유로 인해서 Deep Learning 을 도입하게 되었습니다. 자세한 사항은 아래에서 확인할 수 있습니다. IntroductionRapidCh..

안녕하세요, 건프입니다.지능형 영상 분석 솔루션 RapidCheck 의 기술 문서를 정리하였습니다.이번편은 RapidCheck 의 Deep Learning 을 이용한 Object Detection & Tracking 기법에 대한 설명입니다. detection_tracking_summary.md Detection & Tracking SummaryRapidCheck tech documents about Detection Engine powered by Junsu Lee (ljs93kr@gmail.com)개요 영상이란 기본적으로 연속된 이미지의 나열이므로, 기존 산업의 기술적 관점에서보면, 영상 분석이란 이미지를 다루는 컴퓨터 비전(Computer Vision)의 영역이라고 할 수 있었다. 하지만, 이미지에서..

안녕하세요, 건프입니다. 첫번재로 하기 좋은 프로젝트는 Deep Learning 계의 Hello World 에 해당하는 MNIST 데이터 셋을 가지고 노는 것입니다.관련 컴피티션은 여기서 확인할 수 있습니다. https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer데이터는 여기서 받을 수 있습니다. https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer/data관련되어 연구된 소스는 여기서 확인 가능합니다. https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer/kernels 다음은 제가 Keras 라는 Python 딥러닝용 라이브러리를 이용해서 Digit Recognizer 를 해결해 보았습니다.사용한 환경은 Python 3.5+, jupyter..

안녕하세요, 건프입니다. python 의 그래프를 그리는 유용한 툴인 Matplotlib 으로데이터를 다룰때 시각화를 하다보니 그래프 한개를 쓰는법은 잘 알겠는데, (http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html)그래프를 한번에 여러개를 그리는 방법에 대해서는 잘 모르겠더라구요. 그래서 한번 정리해서 메모해봅니다. 작업한 환경은 Python 3.5+, Jupyter notebook 위에서 작업했습니다. Matplotlib-Multiple Subplot In [1]: %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import warnings In [5]: def example_plot(ax): ax.plot([1,2]) ..