SSD MobileNet v3를 활용한 경량 객체 탐지 튜토리얼

작성자가 초보자를 위한 교육용 자료로 공유했으며, 구체적인 소스 코드와 영상 가이드를 함께 제공하여 긍정적인 반응을 얻었다.

• CPU 환경에서 속도가 느리다면 입력 이미지 해상도를 낮추거나 신뢰도 임계값을 조정하여 최적화할 수 있다.
• TensorFlow 모델을 OpenCV에서 사용할 때는 .pb 파일과 .pbtxt 설정 파일이 모두 필요하다.

SSD

— 이미지를 단 한 번만 훑어 객체의 위치와 종류를 동시에 예측하는 딥러닝 아키텍처이다. 기존의 2단계 방식보다 연산량이 적어 실시간 객체 탐지에 유리하며, 모바일 및 엣지 기기에서 높은 효율성을 제공한다.

Depthwise Separable Convolution

— 표준 컨볼루션을 채널별 공간 연산과 채널 간 혼합 연산으로 나누어 처리하는 기법이다. 연산 파라미터와 계산 비용을 획기적으로 줄여 MobileNet과 같은 경량 모델의 핵심 구조로 사용된다.

Squeeze-and-Excitation

— 네트워크의 채널 간 상호의존성을 모델링하여 중요한 특징에 더 큰 가중치를 부여하는 메커니즘이다. 적은 추가 연산으로 모델의 표현력을 높여 정확도를 개선하는 데 기여한다.

Frozen Graph

— 학습된 모델의 가중치와 그래프 구조를 하나의 파일로 결합하여 고정한 형태이다. 변수를 상수로 변환하여 추가 학습이 불가능하게 만드는 대신, 추론 시 메모리 사용량을 줄이고 배포를 용이하게 한다.