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OGQ GYN Developers Day #10 : EN675+Server

게시일
2023/03/15
관련 태그
AI
Deep Learning
게시자
jeongjh8652@icloud.com
정재희
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OGQ GYN Developers Day는 OGQ GYN의 모델 개발 과정 및 논문 등을 많은 기업 분들께 발표하는 자리로, 매월 마지막 주 수요일에 진행되고 있습니다.
이번 컨퍼런스에선 기존 존재하던 EN675와 Server타입을 합친 EN675+Server 타입의 개념에 대해서 소개해드렸습니다.

Contents

Conference 개요

일시 : 2023년 02월 22일 13:00 ~ 14:00
장소 : Zoom 미팅
참여기업 (가나다순)
베스트디지탈 BEST DIGITAL
순서
1.
참여 업체 소개
2.
OGQ GYN 발표
사회자: OGQ GYN 우재현 연구원
발표자: OGQ GYN 정재희 연구원
3.
Q&A

1. Previous Presentation Summary

지난 컨퍼런스에서는 Online Perception의 실시간 추론에서 발생하는 문제와 이를 해결하기 위한 네트워크인 StreamYOLO에 대해서 소개해드렸습니다.

2. EN675 + Server

일반적으로 사용하는 많은 네트워크 구조들은 일반적으로 backbone, neck, head 등의 여러 subnetwork 단위로 나눌 수 있습니다.

Conventional Method

기존에는 네트워크 전체를 각각 EN675와 Server 타입에 넣었습니다.
이때문에 task 또는 네트워크 구조를 변경하기 위해서는 네트워크를 새로 학습시켜서 새로 넣어야 했습니다.

EN675 + Server

EN675 + Server 타입은 앞에서 설명드렸듯이 네트워크를 여러 개의 subnetwork로 나눌 수 있다는 점에서 착안하였습니다.
EN675에는 backbone만을 적용하여 feature map을 추출하는 역할을 수행합니다.
이후 server에서 feature map을 넘겨받아 neck, head 등의 decoder를 적용하게 됩니다.
이러한 구조를 적용함을 통해서 성능과 속도 증가를 기대하고 있고, backbone은 유지한 채 서버의 네트워크 구조만을 수정할 수 있는 확장성을 얻을 수 있습니다.

Application

Performance

EN675에는 적용할 수 있는 네트워크가 한정되어있어 성능을 향상시키는 데에 제한이 있습니다.
decoder 부분을 서버로 옮겨 연산하게 된다면 deformable convolution과 같은 layer를 활용하여 네트워크를 구성할 수 있기 때문에 성능 향상을 기대할 수 있습니다.

Shared Backbone

EN675측의 backbone 네트워크는 그대로 유지한 상태로 서버 측의 네트워크만을 변경하여 multi-task를 수행할 수 있습니다.
EN675에서 넘겨주는 feature map만을 가지고 fine-tuning하면 되기 때문에 확장성이 뛰어납니다.
이를 응용하여 fire detection과 같은 task에서 동작 시간을 더욱 빠르게 할 수 있습니다.
classifier를 붙여 객체가 있다고 판단될 때에만 detection을 수행하게 되면 비교적 무거운 detection network가 필요할 때에만 동작하기 때문에 속도가 개선됩니다.
feature map을 받아 연산을 수행하기 때문에 같은 이미지에 대해서 다시 feature map을 추출할 필요가 없기 때문에 불필요한 연산을 더욱 줄일 수 있습니다.

Video Task

서버 측 네트워크에서 추출된 feature map을 저장하고 함께 처리할 수 있도록 하면 영상과 같은 시계열 데이터를 처리할 수 있습니다.
Video Semantic Segmentation 네트워크 중 하나인 TMANet은 현재 프레임과 이전 프레임들을 저장하여 각 객체 간의 연관성을 계산하여 현재 프레임에 대한 예측 결과를 만들게 됩니다.
사진에서 파란색으로 표시된 backbone 부분을 EN675에, 빨간색으로 표시된 영역을 Server에 넣게 되면
또한 서버측에서는 이미지가 아닌 feature map을 받아 저장하기 때문에 이전 프레임들에 대한 feature map을 새로 추출할 필요가 없어 연산 속도를 개선할 수 있습니다.
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