Darknet, YOLO 란?

Deep Learning/YOLO

Darknet, YOLO 란?

보동순순애비후라이 2021. 5. 23. 02:55

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1. Darknet, YOLO?

1) Darknet

Joseph Redmon이 독자적으로 개발한 신경망 프레임워크(neural network framework)로서 dnn(deep neural network)들을 학습시키고 실행시킬 수 있는 틀(framework)이다.
C, CUDA로 작성된 오픈 소스, 연산이 빠르고 설치가 쉽고 CPU 및 GPU 연산을 지원한다.

2) YOLO(You Only Look Once)

YOLO는 빠르게 이미지에서 객체를 탐지하는 모델, 이 또한 Joseph Redmon이 개발되었다.
기존 모델들 보다 더 높은 정확도를 추구하는 것이 아닌, 근접한 정확도를 가지면서 더 많은 양의 이미지를 처리할 수 있는 실시간 객체 탐지를 하고자 등장했다.
YOLOv1, v2, v3까지 개발하고 잠정 중단했지만(2020.02.21) 현재 다른 개발자에 의해 v4, v5까지 나온 상태이다.

3) 관련 자료 링크

https://www.youtube.com/watch?v=Cgxsv1riJhI

[동영상 1. TED에서 YOLO관련 강연 영상, 출처 : 유투브, YOLO 공식 사이트]

https://pjreddie.com/darknet/

Darknet: Open Source Neural Networks in C

Nightmare Use Darknet's black magic to conjure ghosts, ghouls, and wild badgermoles. But be warned, ye who enter here: no one is safe in the land of nightmares.

pjreddie.com

https://medium.com/curg/you-only-look-once-%EB%8B%A4-%EB%8B%A8%EC%A7%80-%ED%95%9C-%EB%B2%88%EB%A7%8C-%EB%B3%B4%EC%95%98%EC%9D%84-%EB%BF%90%EC%9D%B4%EB%9D%BC%EA%B5%AC-bddc8e6238e2

You Only Look Once — 다.. 단지 한 번만 보았을 뿐이라구!

이번 포스팅에서는 객체 탐지(Object Detection)분야에서 많이 알려진 논문인 “You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection (2016)”을 다룬다[1]. 줄여서 흔히 YOLO라고…

medium.com

2. Darknet with ROS

1) ROS에서도 Darknet을 구성해서 YOLO를 쓸 수 있게 오픈소스로 제공한다.

2) YOLOv2, YOLOv2-tiny, YOLOv3, YOLOv3-tiny 등 여러가지 버전이 존재, 또한 버전내에도 아래 표와 같은 마이너한 버전이 존재한다.

[그림 1. YOLOv5 종류 및 스펙 비교, 출처 : YOLOv5 github]

3) 관련 자료 링크

https://pjreddie.com/darknet/yolo/

YOLO: Real-Time Object Detection

YOLO: Real-Time Object Detection You only look once (YOLO) is a state-of-the-art, real-time object detection system. On a Pascal Titan X it processes images at 30 FPS and has a mAP of 57.9% on COCO test-dev. Comparison to Other Detectors YOLOv3 is extremel

pjreddie.com

https://yong0810.tistory.com/30

다양한 YOLO 버전, 어떤 버전을 선택해야 할까

YOLO로 프로젝트를 진행하며, 다양한 YOLO 버전이 있음을 알게 되었다. 2020년에 들어서 새로 등장한 YOLO 버전만 3개.. 가장 근본인 YOLO부터 YOLOv3, 가장 최근의 PP-YOLO 까지 YOLO 버전에 대해서 알아보고

yong0810.tistory.com

4) Install

$ cd ~/{workspace}/src
$ git clone --recursive https://github.com/leggedrobotics/darknet_ros.git
$ cd ..
$ catkin_make -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
$ rospack profile

3. Darknet Ros Run!

1) 구성된 환경

OS : linux ubuntu18.04LTS (virtual box)
ROS : melodic
camera : 노트북 내장 카메라

2) Darknet 실행

실행하기 전 launch 파일 내 imgae 에 해당하는 argument를 rostopic list에서 검색해서 입력해야한다.
launch 파일 위치는 다음의 명령어로 이용해 찾을 수 있다.

$ roscd darknet_ros/launch

[ 그림 2. darknet_ros launch 파일 찾는 법, 출처 : 개인 ]

launch 파일 중 darknet_ros.launch 파일을 에디터로 열고, rostopic 중 camera image 관련 토픽명을 찾아 camera argument에 입력한다.
ros topic 리스트는 다음의 명령어로 출력 가능하다.

$ rostopic list

gedit으로 launch파일을 열 경우, 다음의 명령어로 가능하다.

$ gedit darknet_ros.launch

[ 그림4. gedit로 open 한 darknet_ros.launch 파일, 출처 : 개인 ]

6번째 줄 <arg name="image" default="/camera/rgb/image_raw" /> 부분을 아래와 같이 수정한다.
참고로 camera image 관련 topic은 환경에 따라서 달라질 수 있으니, 입력된 device의 topic을 검색해보고 수정하길 바란다.