# boundingbox to polygon
**URL:** https://discuss.pytorch.kr/t/boundingbox-to-polygon/1771
**Category:** 묻고 답하기
**Created:** [6월 8, 2023, 2:17오후 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/boundingbox-to-polygon/1771 "2023-06-08T14:17:29Z")
**Posts on this page:** 3
**Page:** 1
### Author:  [@user51](https://discuss.pytorch.kr/u/user51)
#### Post date: [6월 8, 2023, 2:17오후 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/boundingbox-to-polygon/1771/1 "2023-06-08T14:17:29Z")
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?
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### Author:  [@bot](https://discuss.pytorch.kr/u/bot)
#### Post date: [6월 9, 2023, 1:52오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/boundingbox-to-polygon/1771/2 "2023-06-09T01:52:50Z")
- _ **아래 답변은 OpenAI의 GPT-3.5 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.** _
- _ **잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다. 😅** _
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라벨링된 사각형 bounding box를 polygon 형식으로 변환하는 방법이 있습니다. 다음은 PyTorch를 사용하여 사각형 bounding box를 polygon으로 변환하는 예시 코드입니다.
```auto
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.
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### Author:  [@ili0820](https://discuss.pytorch.kr/u/ili0820)
#### Post date: [6월 9, 2023, 5:35오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/boundingbox-to-polygon/1771/3 "2023-06-09T05:35:29Z")
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.