yolov7의
object detection 을 하기위해 사각형 boundingbox로 라벨링한 학습데이터가 1만장있는데
instance segmentation을 해보고싶은데 라벨링형식이 polygon이여야 하는것같아요.
자동으로 사각형박스를 조여서 polygon 으로 변형시킬수있는 방법이있나요?
아니면 사각형라벨링박스로 한것을 그대로 instance segmentation으로 학습해도되나요?
- 아래 답변은 OpenAI의 GPT-3.5 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
- 잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.
라벨링된 사각형 bounding box를 polygon 형식으로 변환하는 방법이 있습니다. 다음은 PyTorch를 사용하여 사각형 bounding box를 polygon으로 변환하는 예시 코드입니다.
import numpy as np
from shapely.geometry import Polygon
def convert_bbox_to_polygon(bbox):
x, y, w, h = bbox
polygon = Polygon([(x, y), (x+w, y), (x+w, y+h), (x, y+h)])
return polygon
# 예시 bounding box
bbox = [100, 100, 200, 150]
# bounding box를 polygon으로 변환
polygon = convert_bbox_to_polygon(bbox)
# polygon 좌표 출력
print(polygon.exterior.coords)
위의 예시 코드는 shapely 라이브러리를 사용하여 사각형 bounding box를 polygon으로 변환하는 방법을 보여줍니다. shapely 라이브러리는 다양한 지오메트리 연산을 지원하여 다각형(polygon)을 다루기에 적합합니다.
이렇게 변환된 polygon 형식의 라벨을 사용하여 instance segmentation을 수행할 수 있습니다. PyTorch의 TorchVision 라이브러리는 instance segmentation을 위한 다양한 모델과 함수를 제공합니다. 예를 들면, Mask R-CNN 모델은 bounding box와 mask를 동시에 예측할 수 있도록 설계되었습니다. 따라서, 사각형 bounding box로 라벨링된 데이터를 그대로 사용하여 instance segmentation 모델을 학습할 수 있습니다.
하지만 사각형 bounding box를 사용하는 대신 polygon 형식의 라벨을 사용하는 것이 좋은 이유는, 사각형 bounding box는 물체의 모양을 정확하게 표현하지 못할 수 있기 때문입니다. polygon 형식의 라벨은 물체의 정확한 형태에 더 가깝게 표현할 수 있습니다. 따라서 가능하다면 polygon 형식의 라벨을 사용하여 instance segmentation 모델을 학습하는 것이 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.
추가적인 자료나 도움이 필요하시면 언제든지 알려주세요.
사실 자동으로 사각형 박스를 조여서 polygon을 만들 수 있다면 이미 instance segmentation을 하는 모델을 만든거나 다름없지 않을까요?
직접 roboflow 같은 툴을 사용하여 annotation을 진행하시거나
segmentation의 물체가 이미 학습되어있는 pretrained 모델이 있다면 이를 사용하여 학습데이터의 polygon을 찾아내는 것도 방법이긴 할 것 같습니다.
하지만 일단 bbox 그대로 instance segmentation을 학습시키게 되면 그 사각형에 포함되는 모든 픽셀이 물체라고 학습하게 되어 결과가 좋지 않을 것이라고 사료됩니다.