[MMDetection] 1주차: MMDetection 소개 및 환경 설정

강의 목표

1. MMDetection과 객체 검출의 기본 개념을 이해한다.
2. MMDetection을 설치하고 환경을 설정한다.

강의 구성

1강: 강의 소개 (30분)

• 내용
  • 강의 목표 및 일정 안내
  • 객체 검출의 개요 및 응용 분야 소개
  • 강의 평가 방법 안내
• 활동
  • 강사 소개 및 수강생 자기소개
  • Q&A 시간

2강: MMDetection 소개 (30분)

• 내용
  • MMDetection의 특징 및 주요 기능 설명
  • MMDetection이 지원하는 모델 아키텍처 및 백본 소개
  • MMDetection의 실제 적용 사례 및 데모
• 활동
  • MMDetection의 공식 웹사이트 탐색
  • 데모 영상 시청 및 이해

3강: 환경 설정 (60분)

• 내용
  • Python, Conda, PyTorch 설치
  • MMDetection 설치 및 기본 구조 설명
• 활동
  • 실습: Python 및 Conda 설치
  • 실습: PyTorch 설치 및 테스트
  • 실습: MMDetection 설치 및 테스트

강의 자료

1강 자료

1. 슬라이드: 강의 개요 및 목표, 객체 검출 개요
2. 자료: 강의 일정 및 평가 방법 안내문

2강 자료

1. 슬라이드: MMDetection 소개, 주요 기능 및 아키텍처
2. 링크:
   • MMDetection 공식 웹사이트
   • 데모 영상

3강 자료

1. 실습 가이드: Python, Conda, PyTorch, MMDetection 설치 가이드
2. 스크립트: 환경 설정을 위한 설치 스크립트

실습 안내

실습 1: Python 및 Conda 설치

1. Anaconda 설치
   • Anaconda 다운로드
   • 설치 후 Conda 환경 설정 
   •  

conda create -n mmdetection python=3.7 -y
conda activate mmdetection

 

실습 2: PyTorch 설치 및 테스트

  1. PyTorch 설치

 

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch

 

 

  2. 설치 확인

import torch
print(torch.__version__)

 

 

실습 3: MMDetection 설치 및 테스트

  1. MMDetection 설치

git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
cd mmdetection
pip install -r requirements/build.txt
pip install -v -e .

  2. 설치 확인 및 테스트

import mmdet
print(mmdet.__version__)

 

과제

1. 설치한 MMDetection 환경에서 간단한 객체 검출 모델을 실행해 보고 결과를 캡처하여 제출합니다.
2. MMDetection의 공식 문서를 읽고, 자신이 관심 있는 객체 검출 모델 한 가지를 선택하여 간단히 요약합니다.

참고 자료

• MMDetection 공식 문서
• PyTorch 공식 문서
• Anaconda 설치 가이드