PS 저장소
Object detection 본문
1. 목적
배드민턴 동영상에서 코트 안의 선수만을 인식하는 코드를 작성. 이후 프로젝트에서 해당 선수의 플레이 분석을 위한 기초 단계이다.
2. 실험
1) YOLO v3$($ - Non-Maximum Supprssion$)$
YOLO v3를 활용하여 특정범위$($코트 내$)$ 안의 물체를 인식한 뒤 bbox로 표현하도록 한다. 이 때 물체의 크기가 일정 크기 이상일 때만 검출하게 하여 심판들을 나타나지 않게 한다.
코드를 작성하여 실행한 결과 선수들에 대한 bbox가 겹치는 형태로 많이 검출되었다. 원래 YOLO는 bbox가 유일하게 존재해야 되는데 무엇이 문제인지 디버깅해보니 동일한 사물에 여러 개의 bbox가 있을 시 가장 높은 score의 bbox만 남기는 Non-Maximum Suppression$($NMS$)$을 적용하지 않아서 각 선수에 대하여 bbox 가 여러 개 검출된 것이었다. 그래서 이를 해결하여 다시 코드를 작성하였다.
2) YOLO v3
NMS를 적용하여 코드를 작성한 결과 각 선수에 대한 bbox가 유일하게 결정되었다.
3. 결과 분석 및 검토
YOLO v3를 사용하여 코트 안의 선수들을 유일하게 결정하는 bbox를 구하였지만, 사실 코트 안에 움직이는 물체는 공과 사람 뿐이고, 공은 크기가 작아서 설정한 크기 조건 미달로 인하여 검출되지 않아 검출되는 bbox는 사람$($선수$)$로 유일하다. 따라서 bbox를 구하고 Classification까지 하는 YOLO 대신 다른 모델을 사용하는 것이 하는 것이 더 효율적일 수도 있다. Classification 없이 bbox를 구하면서 YOLO보다 더 빠른 모델이 있을 지 알아본 뒤, 있다면 해당 모델을 적용하여 다시 실험할 계획이다.
