OpenCV에서 구글넷 인식 기능을 사용하려면 다른 딥러닝 프레임워크를 이용하여 미리 훈련된 모델 파일과 구성 파일이 필요합니다. 이 책에서는 유명한 딥러닝 프레임워크인 카페에서 제공하는 모델 파일을 사용하겠습니다. 카페는 미리 학습된 딥러닝 모델 파일을 내려받을 수 있는 모델 주(model zoo)⁸를 운영하고 있습니다. 카페 프레임워크를 이용하여 학습된 구글넷 모델 파일은 다음 링크에서 내려받을 수 있습니다.

• http://dl.caffe.berkeleyvision.org/bvlc_googlenet.caffemodel

또한 카페에서 훈련된 네트워크 구조를 표현한 구성 파일은 모델 주 깃허브 페이지에서 내려받을 수 있습니다.

• https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/models/bvlc_googlenet/deploy.prototxt

구글넷 인식 기능을 제대로 구현하려면 모델 파일과 구성 파일 외에 인식된 영상 클래스 이름이 적힌 텍스트 파일이 추가로 필요합니다. 즉, ILSVRC 대회에서 사용된 1000개의 영상 클래스 이름이 적혀 있는 텍스트 파일이 필요하며, 이 파일은 OpenCV를 설치할 때 함께 제공됩니다. 이 텍스트 파일 이름은 classification_classes_ILSVRC2012.txt이며, 이 파일은 <OPENCV-SRC>\samples\data\dnn\ 폴더에서 찾을 수 있습니다. 이 파일에는 1000개의 영상 클래스 이름이 한 줄씩 적혀 있습니다.

구글넷 예제 프로그램을 만들기 위해 필요한 세 파일을 정리하면 다음과 같습니다.

• 학습 모델 파일: bvlc_googlenet.caffemodel

• 구성 파일: deploy.prototxt

• 클래스 이름 파일: classification_classes_ILSVRC2012.txt