Detectron2를 활용한 Mask R-CNN, ResNet-50, FPN 기반 인스턴스 분할 모델 구현 성공

핵심 기술: 본 글은 Detectron2 프레임워크를 사용하여 Mask R-CNN 모델을 성공적으로 구현하고 실행한 경험을 공유합니다. 특히 ResNet-50 백본과 Feature Pyramid Network (FPN)를 결합하여 객체 탐지 및 인스턴스 분할 성능을 향상시킨 과정을 다룹니다.

기술적 세부사항:
* 모델 아키텍처: Mask R-CNN, ResNet-50 백본, Feature Pyramid Network (FPN)를 활용한 인스턴스 분할 모델 구현.
* 설정 파일: mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml 설정을 기반으로 모델 구성.
* Detectron2 활용: Detectron2 프레임워크 내에서 모델 설정 파일의 사용법 및 수정 방법을 이해.
* 사전 학습된 체크포인트: 사전 학습된 체크포인트로부터 모델을 로드하는 과정 탐색.
* 추론 실행: 샘플 입력에 대한 추론을 성공적으로 실행하고 출력을 검증.

개발 임팩트: 해당 경험은 개발자가 최신 딥러닝 모델을 실제 환경에 적용하고, Detectron2와 같은 라이브러리의 활용 능력을 높이는 데 기여합니다. 이미지 분할과 같은 컴퓨터 비전 기술의 실제 적용 사례를 보여줌으로써 개발자의 기술적 역량 강화에 도움을 줍니다.

톤앤매너: 전문적이고 실용적인 톤으로, 딥러닝 모델 구현 및 프레임워크 활용에 대한 구체적인 경험을 공유합니다.