인프런 커뮤니티 질문&답변
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RTMDet video 느린 문제
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안녕하세요 강의는 들었는데 외적으로 질문이 있습니다.
현재 회사 개발로 Object Detection 모델을 사용할려고 하는데 yolo는 라이센스 문제로 인해 사용을 못하고 MMDetection으로 RTMDet를 학습하여 video_demo.py를 통해 검출 결과 테스트를 진행을 했는데
output으로 저장된 동영상은 정상적인 속도로 실행이 되지만 show 옵션을 통해
gui 영상으로 보면 video frame이 낮은듯 엄청 느리고 끊기게 실행이 됩니다. 이게 정상적인건지 나중에 web cam으로 갔을때도 frame이 낮게 끊기듯이 보일지 궁금해서 질문 남깁니다. 그리고 실무에서도 라이센스 문제 없이 가장 많이 쓰이는 object detection 알고리즘이 있는지도 궁금합니다. 좋은 강의 항상 감사합니다.
답변 2
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안녕하십니까,
show() 가 왜 잘 안되는지 모르겠지만, output 동영상이 미디어플레이어나 곰플레이어로 잘 구동 되면 별 문제 없습니다.
Ultralytics Yolo가 부담이시면 Yolox 오픈 소스도 참조해 보시지요. 실전적으로 많이 활용되는 오픈 소스 Yolo 입니다. https://inf.run/gcSaA
감사합니다.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. ezfarmlivestock님.
RTMDet를 사용한 영상 검출이 GUI 상에서 느리게 실행되는 이유는 여러 가지가 있을 수 있습니다. 일반적으로 FPS가 낮거나 끊기는 문제는 주로 다음과 같은 원인들로 인해 발생할 수 있습니다.
GPU 성능: RTMDet와 같은 딥러닝 모델은 높은 연산 성능을 요구합니다. GPU의 성능이 부족할 경우 실시간 처리 속도가 느릴 수 있습니다.
해상도와 모델 크기: 처리해야 할 프레임의 해상도와 모델의 복잡성도 영향을 미칩니다. 높은 해상도는 처리 시간을 늘릴 수 있습니다.
웹캠 입력: 실시간 웹캠 입력의 경우 데이터 전송 속도나 버퍼링 이슈로 인해 프레임 저하가 발생할 수 있습니다. 이러한 문제는 웹캠의 드라이버나 설정에서 최적화가 필요할 수도 있습니다.
실무에서는 일반적으로 라이센스 문제 없이 사용할 수 있는 오브젝트 디텍션 모델로는 다음과 같은 것들이 있습니다:
- TensorFlow Object Detection API: 다양한 모델을 지원하며, 주로 공개되는 데이터셋 기반으로 학습된 모델을 사용할 수 있습니다.
- Detectron2: Facebook AI Research에서 제공하는 라이브러리로, 사용하기 쉬운 API와 뛰어난 성능을 자랑합니다.
다른 질문들을 통해 속도 개선 및 라이센스 관련 정보에 대한 기존 논의들을 확인해보시기 바랍니다:
- Mask R-CNN 처리 속도: 실시간 영상 처리 속도를 높이는 방법과 라이센스 관련 조언을 받을 수 있습니다.
- MMdetection으로 학습한 모델 윈도우에서 사용 문의 및 기타 질문이 있습니다: 속도 개선을 위한 환경 세팅 관련 팁을 제공받을 수 있습니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.