[2] YOLO v3를 선택한 이유

저는 개발 배경과 상황에 대해 [1] 번 게시글에서 말씀드렸었습니다.

(https://developer-thislee.tistory.com/3?category=818795)

그렇다면 왜 굳이 YOLO를 선택해야만 했는지 가능한 한 짧게 말씀드리겠습니다.

( YOLO : https://pjreddie.com/darknet/yolo/ )

 

사실 어찌 보면 YOLO를 이용해서 수상한 동작이나 도둑질을 순간적으로 포착해내는 것이 쉽지 않은 일일 수도 있습니다.

그래서 저희는 개발을 할 때부터 조건을 걸었습니다.

'도난 행위가 10가지 발생했을 때, 2, 3가지만 잡아내도 금전 손실을 막는데 효과적이지 않을까?'

이 조건을 걸고 저희는 YOLO를 선택했습니다. 그중에서도 YOLOv3를 선택했습니다.

컴퓨터 성능, 그러니까 개발환경만 좋다면 YOLOv2 보다는 YOLOv3 가 detecting을 더 잘하고 오탐률도 덜하기 때문입니다.

를 선택한 것입니다.

각 모델들의 detecting 속도 비교

사진 출처 : http://openresearch.ai/t/yolov3-an-incremental-improvement/165

 

이런 질문을 하실 수 있습니다. 'OpenPose를 사용해도 될 텐데 왜 굳이 Yolo를 선택했느냐'

네, 사실 저희도 많은 고민을 했습니다. 하지만 아무리 생각해봐도 OpenPose로는 수상한 행동을 포착하기에 무리가 있었습니다.

첫 번째로, OpenPose는 주로 폭력 탐지에 어울린다고 생각되었기 때문입니다.

 

OpenPose

사진 출처 : https://goodtogreate.tistory.com/entry/openPose-%EC%84%A4%EC%B9%98-%EB%B0%8F-%EA%B5%AC%EB%8F%99-ubuntu-1604-1080

 

(위에 보이는 사진이 바로 OpenPose를 실행시켰을 때입니다.)

 

두번째로, 당장 40일 안에 무엇이라도 만들어내야 될 상황이었기 때문에 OpenPose의 코드를 하나하나 뜯어보고 공부할 시간도 벅차다고 생각돼서 한 번이라도 건드려본 YOLO를 선택한 것입니다.

 

제가 영상을 이용한 프로그램들은 아직은 잘 몰라서 YOLO를 택한 것도 이유일 수 있습니다.

하지만, 결정적으로 저에게는 YOLO가 제일 특이했으며 재밌고 왠지 결과가 괜찮게 나올 것 같은 느낌이 있었기 때문에 선택했다고 말씀드리고 싶습니다.