Segmenter - ADE20K

[조건우]

최종 Github  Youtube

현재까지의 문제점

1. 의자를 인식 못하는 경우가 허다함.

2. 사람 및 청소기 같은 장애물 인식 못함. (high model video(1) 1:09 ~ 1:18 확인) -> class labels를 조정?

https://github.com/rstrudel/segmenter/blob/master/segm/data/config/ade20k.yml

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Seg-T-Mask/16 - (low model)

low model - 의자 인식 못하는 경우

Seg-S-Mask/16 -  (high model)

FP16으로 설정하였지만 FP32가 호출된 것으로 판단.

(18~24msec 출력되는 것을 확인)

high model - 의자 인식 못하는 경우

high model video(1)

high model video(2)

[Sungryul Lee]

labels = {"wall", "building", "sky", "floor", "tree", -> 엔진출력데이터에서 앞에서 5개만 이용했으면 벽,빌딩,하늘,바닥,나무 만 분류가능 -> 원하는 클래스정보를 선별적으로 이용해야함

[Sungryul Lee]

wall, floor, ceiling, person, table, chair, desk..

[Sungryul Lee]

엔진출력데이터를 cpu 메모리로 가져와서 처리하지말고 gpu메모리에서 처리하고 최종결과(3채널 마스크영상)만 가져오는 방식으로 처리하는건 안되는지 검토해볼것

[Sungryul Lee]

ADE20K Model -> ADE20K은 데이터셋의 이름임 니가사용한 인공지능 모델이름은 Segmenter 모델임, 깃허브 레포지토리 포함해서 모두 수정바람