영상 및 이미지 인공지능 비전 알고리즘 오픈소스 - MMCV
2022년 이미지 창작 알고리즘인 Dalle-2의 등장은 학계를 너머 일반인들에게도 상당히 뜨거운 기술이었습니다. 단지 비슷한 사진을 생성하는 GAN의 한계를 뛰어넘어 오직 인간의 창의력으로만 가능할 것만 같았던 창작의 영역까지 인공지능이 정복했다는 것은 인공지능의 기술이 어디까지 발전하였는지 심지어 사람의 한계를 뛰어넘었는지 확인할 수 있던 순간이었습니다. 반면, 오직 인간만의 영역이라 생각했던 미술 분야 마저 인공지능이 정복하지는 않을까 우려하는 분위기도 보입니다.
이토록 AI의 발전속도는 다른 분야와는 비교할 수 없을 정도로 빠르게 변화하고 있는데다 불과 몇 달 만에 더 좋은 성능의 알고리즘이 등장하는 것은 AI학계에서는 일상이 되었습니다. 그러다보니 종종 좋은 아이디어를 가진 알고리즘도 등장하였지만, 빠른 변화 속에 묻혀버린 경우도 없지 않아 있습니다.
이번에 소개드리고자 하는 MMCV는 흔히 MMDetection라는 이름의 알고리즘으로 사람들에게 알려져있으며 지금까지 선보인 Vision 인공지능 알고리즘들을 모아서 단 하나의 프로젝트로 여러 종류의 모델을 사용할 수 있게 해줍니다.
사실 이렇게 여러 종류의 알고리즘들을 종합하여 활용할 수 있게 하는 프로젝트는 메타(페이스북) AI연구소에서 만든 Detectron의 사례가 있습니다. Detectron 또한 MMCV처럼 모든 종류의 알고리즘을 하나의 프로젝트로 사용할 수 있다는 장점이 있으나 Detectron이 Linux 기반에서 만들어져 Windows에서 사용하기 위해서는 일부 코드를 손봐야 하는 불편함이 있었습니다. 하지만 MMCV는 Windows는 물론 Linux, MacOS 등 어떠한 환경을 가리지 않고 사용할 수 있도록 만든 점이 MMCV의 큰 장점이라 할 수 있습니다.
MMCV는홍콩중문대학(The Chinese University of Hong Kong) 멀티미디어 연구실(MMLab)에서 박사과정이었던 카이첸의 주도로 개발되었으며, 2018년 MMDetection과 함께 공개되었습니다. 현재 그는 홍콩중문대학을 졸업하여 상하이 AI Laboratory에서 일하고 있으며, 그가 만든 MMCV 프로젝트는 OpenMMLab의 맴버로서 지금까지 전세계의 인공지능 개발자들이 사용하고 있습니다.
Kai Chen
Kai Chen is currently a Research Scientist & PI at Shanghai AI Laboratory. He is leading the OpenMMLab team, which targets at developing state-of-the-art computer vision algorithms for research and industrial applications, as well as building influential o
chenkai.site
MMCV 설치
MMCV를 설치하기에 앞서 자신의 개발 환경에서 Pytorch를 설치한 다음 MMCV를 설치합니다. 자신의 환경에 적합한 MMCV 환경을 구축해주는 Openmim을 설치합니다.
$ pip install openmim
자신이 설치하고자 하는 MMCV의 버전이 1.x일 경우 mmcv-full을 설치합니다.
$ mim install mmcv-full
만약 자신이 설치하고자 하는 MMCV의 버전이 2.x 이상일 경우 mmcv를 설치해주세요.
$ mim install mmcv
Python을 실행하여 mmcv가 잘 설치되었는지 확인합니다.
import mmcv
print(mmcv.__version__)
축하합니다! 지금부터 여러분은 MMCV를 사용할 수 있게 되었습니다.
Config
MMCV을 원하는 목적에 맞게 사용하기 위해서는 MMCV 라이브러리에서 제공하는 Config의 구조를 이해하는 것이 매우 중요합니다.
MMCV의 Config는 자신이 설계하고자 하는 모델을 직접 설정할 수 있게 해주는 설계도라 할 수 있습니다. MMCV의 라이브러리에서 직접 설정한 기존 모델들은 모두 Config파일로 제공되며 자신이 원하는 모델의 Config 파일을 원본대로 학습할 수도 있고, 자신이 원하는 성능이 구현될 수 있도록 Fine tuning하여 사용할 수도 있습니다.
Config의 기초 원리를 자세하게 정리되어 있는 포스팅이 있어 아래의 링크를 통해 학습하실 수 있습니다.
https://better-tomorrow.tistory.com/entry/MMCV-%EC%9D%98-Config
MMCV 의 Config
# G.py _base_ = ['./base.py'] item = dict(a = {{ _base_.item1 }}, b = {{ _base_.item2.item3 }}) https://mmcv.readthedocs.io/en/latest/understand_mmcv/config.html Config — mmcv 1.3.16 documentation Config Config class is used for manipulating config and c
better-tomorrow.tistory.com
MMDetection에 설정된 모델들은 config 폴더에 있으며 자신이 원하는 모델의 config를 찾아서 사용하면 됩니다. 아래의 코드는 Mask R-CNN의 config 파일 중 하나입니다.
mmdetection/configs/mask_rcnn/mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py
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1
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3
4
5
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_base_ = [
'../_base_/models/mask_rcnn_r50_fpn.py',
'../_base_/datasets/coco_instance.py',
'../_base_/schedules/schedule_1x.py', '../_base_/default_runtime.py'
]
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cs |
config 파일의 소스코드를 확인해보면 _base_를 통해 config 설정들을 상속하고 있는 것을 확인하실 수 있습니다. 각 소스코드를 간단히 설명드리자면
../_base_/models/mask_rcnn_r50_fpn.py
학습하고자 하는 모델의 구조를 나타냅니다.
../_base_/datasets/coco_instance.py
학습하고자 하는 데이터셋을 설정합니다.
../_base_/schedules/schedule_1x.py
optimizer, epoch 등의 학습 정책을 설정합니다.
../_base_/default_runtime.py
학습 방식(Single, Multiple)등을 설정합니다.