R-CNN: Regions with Convolutional Neural Network Features. 설치와 실행

R-CNN: Regions with Convolutional Neural Network Features. 설치와 실행

CVPR2014에 Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation이라는 제목으로 게재된 논문에 사용된 소스를 설치하고 실행한 결과에 대해서 게재하고자 합니다.

 R-CNN은 Berkeley Vision and Learning Center(BVLC)에서 만든 caffe(An Open Source Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding)를 기반으로 방대한 양의 영상 데이터 베이스로부터 학습한 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용해서 물체에 대한 사진을 분류하고 인식하는 방법입니다.

 IMAGENET 2014에서 ILSVRC14 Task 1b: Object detection with additional training data 부문에서 5번째에 랭크 되었습니다(ILSVRC14 결과). 올해 5월에만해도 다른 모든 방법들보다 우수할 것으로 자체적으로 판단하였습니다.

  상위 몇개의 방법들은 CNN을 기본으로 하는 것이 유사하고 각 레이어의 크기와 형태를 정하는 방법들에 의해 성능이 결정되는 경우가 많아서 R-CNN을 분석해보는 것이 물체 인식을 위한 기계 학습에 적절하다고 생각됩니다. MATLAB과 python에 대한 매우 편리한 인터페이스를 지원하기 때문에 text파일로 정의되는 레이어의 크기와 형태를 수정하는 것만으로도 완전히 새로운 CNN을 구성할 수 있기 때문입니다.

 다음 순서로 진행됩니다.

1. 우분투 14.04 설치
2. MATLAB 2013b 설치
3. 우분투 14.04LTS에서 cuda 6.0 설치
4. caffe 설치 및 실행
5. R-CNN 설치 및 실행

 여기에서는 3, 4, 5에 대해서만 다룹니다.