AIHub Dataset + Detectron2 Tutorial

Detectron2에서 제공하는 Object Detection 알고리즘을 기반으로 AI허브에서 제공하는 보행자 데이터셋을 학습시키기 위한 튜토리얼 문서입니다.

또한, AI허브 보행자 데이터셋으로 학습된 pre-trained weight를 제공합니다.

데모 비디오 YouTube link

Tutorials

1. Detectron2 공식 튜토리얼 번역 (pre-trained by MS-COCO)

2. Detectron2 AIHUB 데이터셋 튜토리얼(inference)

3. Detectron2 AIHUB 데이터셋 튜토리얼(training, jupyter notebook)

AI허브 인도 보행 데이터셋 정보

다운로드 링크

• 전체 이미지 수 : 105068장

• 객체 종류 : 27가지

• 전체 객체 수 : 1127907

Data Statistics

Trainig Model

1. DATASET 구성

데이터셋을 다음과 같이 구성하세요.

다운로드
aihub_27_classes_label.csv
aihub_13_classes_label.csv

${DATASET_ROOT}
 `-- aihub_27_classes_label.csv
  -- aihub_13_classes_label.csv
  -- images`
     |-- 0617_01
     |   |-- 0617_01.xml
     |   |-- MP_SEL_000001.jpg
     |   |-- MP_SEL_000002.jpg
     |   |-- MP_SEL_000003.jpg
     |   |-- MP_SEL_000004.jpg
     |   |-- ...
     |-- 0617_02
     |   |-- 0617_02.xml
     |   |-- MP_SEL_000201.jpg
     |   |-- MP_SEL_000202.jpg
     |   |-- MP_SEL_000203.jpg
     |   |-- MP_SEL_000204.jpg
     |   |-- ...
     |-- 0617_04
     |   |-- 0617_03.xml
     |   |-- MP_SEL_000601.jpg
     |   |-- MP_SEL_000602.jpg
     |   |-- MP_SEL_000603.jpg
     |   |-- MP_SEL_000604.jpg
     |   |-- ...

2. 학습

Detectron2 AIHUB 데이터셋 튜토리얼(training, jupyter notebook)

Pretrained Models (13 classes):

• Trained with 13 classes (label.csv)

• You have to change your config (example)
  -> Change Aspect Ratios of Anchor to
  [[0.65, 1.0, 2.47, 5.2, 18.12]]

RetinaNet (trained with 13 claases)