인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하십니까,

아, 주말에 어디 다녀 오느라 답변이 늦었습니다.

특별히 장단점을 구분하기 위해서 만든 예제들이 아닙니다. opencv로도, mmdetection에서 내부적으로 지원하는 방법으로도 다 수행할 수 있다는 것을 보여 드리기 위함입니다.

어떤 것을 사용하든 큰 차이는 없으니, 개인적으로 맘에 드시는 방법으로 선택하시면 그게 최선의 방법이 될 것 같습니다.

감사합니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 배진영님.

mmdetection과 opencv를 활용한 inference의 장단점에 대해 문의해 주셨군요. 두 가지 방법 모두 각각의 장점과 단점이 있습니다. 여기에 대한 간략한 설명을 드리겠습니다.

mmdetection의 장단점

장점:
1. 모듈화 된 구조: 다양한 객체 탐지 모델을 쉽게 적용할 수 있도록 모듈화 되어 있습니다. 따라서, 연구자나 개발자에게 다양한 실험을 손쉽게 수행할 수 있도록 돕습니다.
2. 구현의 간편성: 이미 많은 모델이 구현되어 있어, 모델을 더욱 빠르게 테스트하고 결과를 얻을 수 있습니다. 복잡한 알고리즘을 직접 구현하지 않아도 됩니다.
3. 커뮤니티 지원: 다양한 모델에 대한 업데이트 및 협업이 활발하게 이루어지고 있으므로, 기술 지원을 받기 용이합니다.

단점:
1. 커스터마이즈의 제한: 기본 기능과 설정에 의존하게 되면, 정말 세부적인 커스터마이징이 필요할 때 약간의 제한이 있을 수 있습니다.
2. 처음 사용 시 복잡성: 다양한 기능이 포함되어 있어, 처음 사용 시 모든 것을 익히는 데 시간이 걸릴 수 있습니다.

OpenCV의 장단점

장점:
1. 유연성: 사용자가 직접 기능을 구현할 수 있기 때문에 매우 유연하며, 맞춤형 솔루션 제작에 용이합니다.
2. 단순성: 단순한 작업에 대해서는 간단한 구현이 가능하여, 빠르게 결과를 확인할 수 있습니다.
3. 경량: 필요하지 않은 기능을 제외하여 경량화된 코드 작성이 가능합니다.

단점:
1. 더 많은 작업량: 모든 과정을 직접 구현해야 할 수도 있으므로, 프로젝트에 따라 시간이 많이 소모될 수 있습니다.
2. 커뮤니티 및 업데이트 지원: 최신 알고리즘 구현이나 업데이트가 되기까지 시간이 걸릴 수 있습니다.

관련해서 유사한 질문들이 있었던 링크도 함께 확인해 보시면 좋을 것 같습니다:
1. “mmdetection과 tf object detection에 대해서 궁금한 점이 있습니다”
2. “mmdetection(mmcv)에 대해서 궁금합니다”

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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