안녕하세요.
우선 finetune SAM 참고 했던 링크 공유드립니다.
사용 중인 TinySAM 링크 공유드립니다.
저는 On_device 환경에서 스마트팜 관련 이미지를 추론해야하는 문제가 있습니다.
이로써 TinySAM을 식물의 줄기까지도 추론할 수 있도록 finetune을 진행하려고 합니다.
finetune SAM code공유드립니다.
안녕하세요. TinySAM fine-tuning에 대한 질문 감사합니다.
제가 이해하기로는 다음과 같은 질문들이 있는 것 같습니다:
여러 개의 바운딩 박스를 포함하는 데이터로 TinySAM fine-tuning 하는 방법
Fine-tuning에 사용되는 이미지 형식이 원본 이미지, 흑백 이미지, 바운딩 박스 이미지 형태로 맞는지 여부
TinySAM Fine-tuning을 위해 제공된 Colab 코드를 동일하게 사용할 수 있는지 여부
적절한 성능을 얻기 위해 필요한 Fine-tuning 데이터셋 수준
다음과 같이 답변 드리겠습니다:
여러 개의 바운딩 박스를 포함하는 데이터셋으로 Fine-tuning을 위해서는 PASCAL VOC 및 COCO 데이터셋 형태를 따르는 것이 좋습니다. 즉, 각 이미지에 대한 바운딩 박스와 클래스 정보를 포함하는 JSON 파일을 준비하면 됩니다.
맞습니다. 원본 이미지, 흑백 이미지, 바운딩 박스 이미지 세 종류를 사용하는 것이 일반적입니다.
네, 동일한 Colab 코드를 활용하여 TinySAM 모델을 Fine-tuning할 수 있습니다. 다만 데이터셋을 변경하고 학습 파라미터를 조정하는 정도로 활용하면 될 것 같습니다.
일반적으로 1,000개 정도의 양질의 데이터셋이 있다면 좋은 성능을 얻을 수 있다고 알고 있습니다. 더 정확한 수치를 위해서는 실험을 통해 보는 것이 좋겠습니다.
추가적인 질문이 있다면 주저하지 마시고 문의해 주세요. 저도 같이 공부하며 대답할 수 있도록 노력하겠습니다.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요! TinySAM 모델을 finetune하려는 과정에서 겪고 계신 문제에 대해 자세히 설명해주셔서 감사합니다. 여러분이 공유해주신 링크와 정보를 바탕으로, 여러 개의 박스 좌표를 훈련시키는 방법, finetune 데이터셋의 구성, TinySAM finetune 진행 가능 여부, 그리고 필요한 데이터셋 개수에 대한 질문을 잘 이해했습니다. 이에 대해 하나씩 답변 드리겠습니다.
torch.utils.data.Dataset을 상속받아 커스텀 데이터셋 클래스를 만들 수 있습니다. 이 클래스에서 __getitem__ 메소드를 수정하여 여러 박스 정보를 반환하도록 할 수 있습니다.import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
class CustomDataset(Dataset):
def __init__(self, image_paths, boxes):
self.image_paths = image_paths
self.boxes = boxes
def __len__(self):
return len(self.image_paths)
def __getitem__(self, idx):
image_path = self.image_paths[idx]
# 이미지 로딩 로직 추가
box = self.boxes[idx] # 여러 박스 정보를 포함하는 방식으로 수정
# 이미지 및 박스 전처리 로직 추가
return image, box
# 예시 사용법
image_paths = ["path/to/image1", "path/to/image2"]
boxes = [[(x1, y1, x2, y2), (x3, y3, x4, y4)], # 첫 번째 이미지의 박스들
[(x5, y5, x6, y6)]] # 두 번째 이미지의 박스
dataset = CustomDataset(image_paths, boxes)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=2, shuffle=True)
finetune 데이터셋 구성:
finetune 데이터셋은 일반적으로 원본 이미지와 해당 이미지에 대한 라벨(예: segmentation mask, bounding box 등)을 포함합니다. 여러분이 언급하신 original image, grayScale image, Bounding-box image는 특정 경우에 따라 다를 수 있으나, 일반적으로 원본 이미지와 해당 이미지의 라벨 정보가 필요합니다. TinySAM과 같은 모델을 finetune할 때는 주로 원본 이미지와 해당 이미지에 대한 세그먼테이션 마스크를 사용합니다.
TinySAM finetune 진행 가능 여부:
TinySAM도 PyTorch 기반으로 구현되어 있다면, 기본적으로 동일한 코드 구조를 사용하여 finetune을 진행할 수 있습니다. 중요한 것은 모델의 입력과 출력 형태를 정확히 이해하고, finetune을 위한 데이터셋이 모델이 요구하는 형태에 맞게 준비되어야 한다는 점입니다.
필요한 데이터셋 개수:
finetune에 필요한 데이터셋의 개수는 finetune하려는 작업의 복잡도, 모델의 크기, 그리고 기대하는 성능에 따라 달라질 수 있습니다. 일반적으로 수백에서 수천 개의 이미지가 필요할 수 있으나, 데이터의 다양성과 품질도 중요한 요소입니다. Transfer learning을 사용할 경우, 더 적은 데이터로도 좋은 성능을 얻을 수 있습니다.
추가적으로 PyTorch 공식 문서나 튜토리얼을 참고하시면 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다. PyTorch 공식 튜토리얼 링크는 다음과 같습니다: PyTorch Tutorials 또는 한국어 버전은 PyTorch 한국어 튜토리얼.
제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 정보가 필요하시면 언제든지 질문해주세요. 도움이 되셨기를 바랍니다!
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!죄송하지만 아직 TinySAM을 미세 조정하는 방법에 대한 지식이 없습니다. 하지만 다음과 같은 자료를 통해 도움을 받을 수 있는지 확인할 수 있습니다.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!제가 의견 드릴수 있는 부분들 먼저 답변 드리자면,
2. 데이터셋은 original image / bounding box prompt / ground truth image 로 구성되어 있습니다.
3. 위에 공유 해주신 colab에 20개정도 입력에서 finetune 하는 예제가 포함되어 있습니다. 관련 부분을 참고해주시면 될 것 같습니다.
4. 최소 몇장이 필요하다고 딱 정해서 얘기 드리긴 어려울 것 같고 수십장의 이미지에 ground truth가 잘 정리 된것이 있어야 원하시는 성능이 나올수 있을 것 같습니다.
답변 감사합니다. 혹시 SAM finetune 진행해보신 적 있으실까요?
안녕하세요! TinySAM 모델을 fine-tune 하려는 과정에서 겪고 계신 문제에 대해 자세히 설명해주셔서 감사합니다. 여러분의 질문을 정리해보면, TinySAM 모델을 스마트팜 관련 이미지에 적용하여 식물의 줄기까지 추론할 수 있도록 fine-tune 하고 싶으며, 여러 개의 박스 좌표들을 훈련시키는 방법, fine-tune 데이터셋의 구성, TinySAM fine-tune을 위한 코드 적용 가능성, 그리고 필요한 데이터셋의 개수에 대해 궁금해 하시는 것으로 이해했습니다.
여러 개의 박스 좌표들을 훈련시키기: PyTorch에서는 데이터 로더를 사용하여 여러 개의 박스 좌표를 포함하는 데이터셋을 훈련시킬 수 있습니다. 데이터셋 클래스를 정의할 때, 각 이미지에 대한 여러 박스 좌표와 라벨을 반환하도록 설정해야 합니다. 이를 위해 __getitem__ 메소드 내에서 이미지 데이터와 함께 해당 이미지의 모든 박스 좌표 및 라벨 정보를 포함하는 텐서나 리스트를 반환하도록 구현합니다.
Fine-tune 데이터셋 구성: 일반적으로 fine-tune을 위한 데이터셋은 원본 이미지와 해당 이미지에 대한 라벨(예: 분류 라벨, 박스 좌표, 세그먼테이션 마스크 등)을 포함합니다. GrayScale 이미지나 Bounding-box 이미지는 특정 작업에 따라 필요할 수 있으나, 기본적으로는 원본 이미지와 정확한 라벨 정보가 중요합니다.
TinySAM fine-tune 코드 적용: TinySAM을 fine-tune하기 위한 기본적인 접근 방식은 기존의 SAM fine-tune 방식과 유사할 수 있습니다. 하지만, 모델의 구조나 특정 파라미터 설정 등에 있어서는 TinySAM의 구현 세부사항을 확인하고 필요에 따라 조정해야 할 수 있습니다.
필요한 데이터셋 개수: Fine-tune에 필요한 데이터셋의 개수는 특정 작업의 복잡성, 모델의 크기, 그리고 기대하는 성능 수준에 따라 달라질 수 있습니다. 일반적으로는 수백에서 수천 개의 이미지가 필요할 수 있으나, 데이터의 다양성과 품질도 중요한 요소입니다.
아래는 PyTorch를 사용하여 여러 개의 박스 좌표를 포함하는 데이터셋을 로딩하는 간단한 예시 코드입니다:
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
class CustomDataset(Dataset):
def __init__(self, image_paths, box_coordinates, transforms=None):
self.image_paths = image_paths
self.box_coordinates = box_coordinates
self.transforms = transforms
def __len__(self):
return len(self.image_paths)
def __getitem__(self, idx):
image = Image.open(self.image_paths[idx])
boxes = self.box_coordinates[idx]
if self.transforms:
image = self.transforms(image)
return image, boxes
# 예시 변환 및 데이터셋 생성
transforms = transforms.Compose([
transforms.Resize((224, 224)),
transforms.ToTensor(),
])
image_paths = ["path/to/image1.jpg", "path/to/image2.jpg"]
box_coordinates = [[(50, 60, 200, 210)], [(30, 40, 180, 190)]] # 예시 박스 좌표
dataset = CustomDataset(image_paths, box_coordinates, transforms)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=2, shuffle=True)
이 코드는 이미지 경로와 박스 좌표를 입력으로 받아, 해당 이미지와 박스 좌표를 반환하는 데이터셋 클래스를 정의합니다. 이를 통해 모델을 fine-tune할 때 여러 개의 박스 좌표를 포함하는 데이터를 효율적으로 로딩하고 사용할 수 있습니다.
더 자세한 정보와 PyTorch 튜토리얼은 공식 문서를 참조하시기 바랍니다:
제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 정보가 필요하시거나 더 구체적인 질문이 있으시면 언제든지 질문해 주세요.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!SAM finetune은 진행해본 적은 없습니다 ^^;
아하 답변 감사합니다!!
저도 처음이라서...이것저것 공부 중입니다..
안녕하세요 murbachovski님! TinySAM 모델을 fine-tuning하는 것에 대한 질문 감사드립니다.
질문 내용을 정리해 보면 다음과 같습니다:
우선 fine-tuning을 위해서는 해당 task에 맞는 데이터셋 구성이 중요합니다.
질문하신 것처럼 원본 이미지, grayscale 이미지, bounding box 정보가 포함된 이미지 등으로 구성하는 것이 좋습니다.
또한 bounding box 정보는 이미지 파일 외에 좌표값을 별도 텍스트 파일 등으로 저장하여 사용할 수도 있습니다.
여러 개의 bounding box를 한 번에 fine-tuning 하기 위해서는 각 이미지 별로 해당하는 bounding box 좌표를 리스트 형태 등으로 묶어서 사용하면 됩니다.
예를 들어 ([x1, y1, x2, y2], [x3, y3, x4, y4], ...) 이런 식으로 координatee를 표현하고 이를 이용해 손실(loss)을 계산하고 역전파를 수행하면 됩니다.
TinySAM 모델의 fine-tuning은 기본적으로 SAM과 유사한 방식으로 이뤄질 것으로 보입니다. 다만 TinySAM의 경우 경량화된 아키텍처를 사용하므로 몇 가지 추가적인 설정이 필요할 수 있습니다.
TinySAM 레포지토리의 예제 코드 등을 참고하여 fine-tuning 코드를 구현해 보시는 것이 좋겠습니다.
Fine-tuning에 필요한 데이터셋의 수는 태스크의 난이도, 원하는 성능 수준 등에 따라 다를 수 있습니다.
보통 수백에서 수천 장 정도는 필요할 것으로 예상되나, 적은 수의 데이터셋으로 시작하여 성능을 확인해 가며 데이터를 추가하는 것이 효율적일 것 같습니다.
추가로 데이터셋 구성 및 fine-tuning 과정에 대한 PyTorch 튜토리얼 문서의 링크를 공유드립니다.
이 문서에서는 사용자 정의 데이터셋 클래스 작성 방법과 pre-trained 모델을 fine-tuning 하는 과정이 자세히 설명되어 있으니 참고하시면 도움이 될 것 같습니다.
마지막으로 제 답변이 완벽하지 않을 수 있다는 점 양해 부탁드립니다. 추가 질문이 있으시거나 더 자세한 내용이 필요하신 경우 언제든 말씀해 주세요. 성공적인 fine-tuning이 되기를 기원하겠습니다!
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!