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객체 검출

컨벌루션 신경망(CNN 또는 ConvNet)을 사용하여 분류, 객체 검출, 전이 학습 수행, 사용자 지정된 검출기 만들기

객체 검출은 영상 또는 비디오에서 객체 인스턴스를 찾기 위한 컴퓨터 비전 기법입니다. 객체 검출 알고리즘은 의미 있는 결과를 생성하기 위해 일반적으로 머신러닝 또는 딥러닝을 활용합니다. 사람은 영상이나 비디오를 보고 바로 관심 객체를 인식하고 찾을 수 있습니다. 객체 검출의 목표는 컴퓨터를 사용하여 이러한 사람의 지능을 재현하는 것입니다. 어떤 객체 검출 방법이 가장 적합한지는 사용자가 해결하려는 문제와 해당 응용 분야에 따라 다릅니다.

딥러닝 기법은 레이블이 지정된 훈련 영상이 아주 많이 필요하며, 따라서 모델 훈련에 걸리는 시간을 줄이기 위해 GPU를 사용할 것을 권장합니다. 딥러닝 기반의 객체 검출은 R-CNN, YOLO 같은 컨벌루션 신경망(CNN 또는 ConvNet)을 사용하거나 SSD(single-shot detection)를 사용합니다. 사용자 지정 객체 검출기를 훈련시킬 수도 있고, 사전 훈련된 신경망으로 시작해서 응용 사례에 맞게 미세 조정하는 전이 학습을 활용하는 방식으로 사전 훈련된 객체 검출기를 사용할 수도 있습니다. 컨벌루션 신경망을 사용하려면 Deep Learning Toolbox™가 필요합니다. 훈련과 예측은 CUDA®가 사용 가능한 GPU에서 지원됩니다. GPU를 사용하는 것이 권장되며, 이를 위해서는 Parallel Computing Toolbox™가 필요합니다. 자세한 내용은 Computer Vision Toolbox PreferencesParallel Computing Support in MathWorks Products (Parallel Computing Toolbox) 항목을 참조하십시오.

객체 검출을 위한 머신러닝 기법으로는 ACF(Aggregate Channel Feature), HOG(Histograms of Oriented Gradient) 특징을 사용하는 SVM(서포트 벡터 머신) 분류, 사람의 얼굴이나 상반신 검출을 위한 Viola-Jones 알고리즘 등이 있습니다. 사전 훈련된 객체 검출기로 시작하거나 응용 사례에 적합한 사용자 지정 객체 검출기를 만들 수 있습니다.

Object detection, neural network

영상 레이블 지정기컴퓨터 비전 응용 분야에서 영상에 레이블 지정
비디오 레이블 지정기Label video for computer vision applications

함수

모두 확장

딥러닝 검출기

rcnnObjectDetectorDetect objects using R-CNN deep learning detector
fastRCNNObjectDetectorDetect objects using Fast R-CNN deep learning detector
fasterRCNNObjectDetectorDetect objects using Faster R-CNN deep learning detector
ssdObjectDetectorDetect objects using SSD deep learning detector
yolov2ObjectDetectorDetect objects using YOLO v2 object detector
yolov3ObjectDetectorDetect objects using YOLO v3 object detector
yolov4ObjectDetectorDetect objects using YOLO v4 object detector
maskrcnnDetect objects using Mask R-CNN instance segmentation

특징 기반 검출기

ocrRecognize text using optical character recognition
readAprilTagDetect and estimate pose for AprilTag in image
readBarcodeDetect and decode 1-D or 2-D barcode in image
acfObjectDetectorDetect objects using aggregate channel features
peopleDetectorACFDetect people using aggregate channel features
vision.CascadeObjectDetectorDetect objects using the Viola-Jones algorithm
vision.ForegroundDetectorForeground detection using Gaussian mixture models
vision.PeopleDetectorDetect upright people using HOG features
vision.BlobAnalysisProperties of connected regions

특징점을 사용한 객체 검출

detectBRISKFeaturesDetect BRISK features and return BRISKPoints object
detectFASTFeaturesFAST 알고리즘을 사용하여 코너를 검출하고 cornerPoints 객체 반환
detectHarrisFeaturesHarris–Stephens 알고리즘을 사용하여 코너를 검출하고 cornerPoints 객체 반환
detectKAZEFeaturesDetect KAZE features and return KAZEPoints object
detectMinEigenFeatures최소 고유값 알고리즘을 사용하여 코너를 검출하고 cornerPoints 객체 반환
detectMSERFeaturesDetect MSER features and return MSERRegions object
detectORBFeaturesDetect ORB keypoints and return an ORBPoints object
detectSIFTFeaturesDetect scale invariant feature transform (SIFT) features and return SIFTPoints object
detectSURFFeaturesDetect SURF features and return SURFPoints object
extractFeaturesExtract interest point descriptors
matchFeaturesFind matching features

검출된 객체 선택

selectStrongestBboxSelect strongest bounding boxes from overlapping clusters
selectStrongestBboxMulticlassSelect strongest multiclass bounding boxes from overlapping clusters

훈련 데이터 불러오기

boxLabelDatastoreDatastore for bounding box label data
groundTruthGround truth label data
imageDatastore이미지 데이터의 데이터저장소
objectDetectorTrainingDataCreate training data for an object detector
combine여러 데이터저장소의 데이터 결합

특징 기반 객체 검출기 훈련

trainACFObjectDetectorTrain ACF object detector
trainCascadeObjectDetectorTrain cascade object detector model
trainImageCategoryClassifierTrain an image category classifier

딥러닝 기반 객체 검출기 훈련

trainRCNNObjectDetectorTrain an R-CNN deep learning object detector
trainFastRCNNObjectDetectorTrain a Fast R-CNN deep learning object detector
trainFasterRCNNObjectDetectorTrain a Faster R-CNN deep learning object detector
trainSSDObjectDetectorTrain an SSD deep learning object detector
trainYOLOv2ObjectDetectorTrain YOLO v2 object detector
trainYOLOv4ObjectDetectorTrain YOLO v4 object detector
trainMaskRCNNTrain Mask R-CNN network to perform instance segmentation

딥러닝을 위한 훈련 데이터 증대 및 전처리

balanceBoxLabelsBalance bounding box labels for object detection
bboxcropCrop bounding boxes
bboxeraseRemove bounding boxes
bboxresizeResize bounding boxes
bboxwarpApply geometric transformation to bounding boxes
bbox2pointsConvert rectangle to corner points list
imwarp영상에 기하 변환 적용
imcrop영상 자르기
imresize이미지 크기 조정
randomAffine2dCreate randomized 2-D affine transformation
centerCropWindow2dCreate rectangular center cropping window
randomWindow2dRandomly select rectangular region in image
integralImageCalculate 2-D integral image

R-CNN(Regions With Convolutional Neural Networks)

rcnnBoxRegressionLayerBox regression layer for Fast and Faster R-CNN
fasterRCNNLayersCreate a faster R-CNN object detection network
rpnSoftmaxLayerSoftmax layer for region proposal network (RPN)
rpnClassificationLayerClassification layer for region proposal networks (RPNs)
regionProposalLayerRegion proposal layer for Faster R-CNN
roiAlignLayerNon-quantized ROI pooling layer for Mask-CNN
roiInputLayerROI input layer for Fast R-CNN
roiMaxPooling2dLayerNeural network layer used to output fixed-size feature maps for rectangular ROIs
roialignNon-quantized ROI pooling of dlarray data

YOLO v2(You Only Look Once 버전 2)

yolov2LayersCreate YOLO v2 object detection network
yolov2TransformLayerCreate transform layer for YOLO v2 object detection network
yolov2OutputLayerCreate output layer for YOLO v2 object detection network
yolov2ReorgLayer(To be removed) Create reorganization layer for YOLO v2 object detection network
spaceToDepthLayerSpace to depth layer

중점 손실 계층

focalLossLayerCreate focal loss layer using focal loss function
focalCrossEntropyCompute focal cross-entropy loss

SSD(Single Shot Detector)

ssdMergeLayerCreate SSD merge layer for object detection

앵커 상자

estimateAnchorBoxesEstimate anchor boxes for deep learning object detectors
insertObjectAnnotationAnnotate truecolor or grayscale image or video stream
insertObjectMask Insert masks in image or video stream
insertShapeInsert shapes in image or video
showShapeDisplay shapes on image, video, or point cloud
evaluateDetectionAOSEvaluate average orientation similarity metric for object detection
evaluateDetectionMissRateEvaluate miss rate metric for object detection
evaluateDetectionPrecisionEvaluate precision metric for object detection
bboxOverlapRatioCompute bounding box overlap ratio
bboxPrecisionRecallCompute bounding box precision and recall against ground truth

블록

Deep Learning Object Detector훈련된 딥러닝 객체 검출기를 사용하여 객체 검출

도움말 항목

시작하기

객체 검출 및 의미론적 분할을 위해 데이터 훈련시키기

딥러닝 시작하기

  • 심층 신경망 디자이너 (Deep Learning Toolbox)
  • 딥러닝 계층 목록 (Deep Learning Toolbox)
    MATLAB®에서 제공하는 딥러닝 계층에 대해 알아봅니다.
  • MATLAB의 딥러닝 (Deep Learning Toolbox)
    사전 훈련된 신경망 및 전이 학습, 그리고 GPU, CPU, 클러스터 및 클라우드에서의 훈련 등 분류 및 회귀에 컨벌루션 신경망을 사용하여 MATLAB의 딥러닝 기능을 알아봅니다.
  • 사전 훈련된 심층 신경망 (Deep Learning Toolbox)
    분류, 전이 학습 및 특징 추출을 위해 사전 훈련된 컨벌루션 신경망을 다운로드하고 사용하는 방법을 알아봅니다.