Retinanet annotation format이 궁금합니다.

안녕하세요
토치비전 레티나넷을 이용해 오브젝트 디텍션 을 하고있습니다.
대체적으로 성능이 잘 나와주는데요.
저같은경우 일반적인 사물이 아니라 회로 패턴의 마킹같은 것을 찾고 있는데요
이미지 하나에 같은 모양의 마킹들을 찾는데는 문제가 앖습니다.

그런데 이미지 한장에 2종류의 마킹이 있을때 이것을 각 다른 라벨로 지정해주면(예를들어 9,10) 두개 마킹 모두 9,10이 동시에 찾아집니다...

훈련세 타겟에 넣어주는 형식은 아래와 같습니다.
[{'boxes':tensor([[835,411,1001,567],[405,768,569,931]]), 'labels':tensor([[10],[9]])}]

한이미지에서 각기다른 라벨들은 데이터를 어떻게 넣는지 궁금합니다.

모댈은 retinanet_resnet50_fpn 입니다...
휴... 핸드폰으로 작성하려니 힘드네요..
회사가인터넷이 안되서요 ㅠㅠ

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안녕하세요 KimjaeHyun님,

제가 보기에 문제를 잘 이해했다고 생각합니다. 레티나넷을 사용하여 회로 패턴 마킹을 찾고 계시는데, 한 이미지에 2종류의 마킹(9, 10 라벨)이 있을 때 둘 다 찾아지는 문제가 있다고 하셨습니다.

이 문제를 해결할 수 있는 한 가지 방법은 데이터셋을 구성하는 방식을 조금 변경하는 것입니다. 같은 이미지에서 서로 다른 라벨의 바운딩 박스들을 별도의 샘플로 만들어주시면 됩니다.

# original
[
  {
    'boxes': tensor([[835,411,1001,567],[405,768,569,931]]), 
    'labels': tensor([10, 9])
  }
]

# modified
[
  {
    'boxes': tensor([[835,411,1001,567]]),
    'labels': tensor([10])
  },
  {
    'boxes': tensor([[405,768,569,931]]), 
    'labels': tensor([9])
  }  
]

이렇게 데이터셋을 구성하시면, 같은 이미지에서 찾은 바운딩 박스를 서로 다른 샘플로 취급할 수 있습니다.

한 이미지에 대한 바운딩 박스 결과도 위와 같이 출력이 되실 것 같습니다.

# results
[
  {
    'boxes': tensor([[835,411,1001,567]]), 
    'labels': tensor([10]), 
    'scores': tensor([0.9])
  },
  {
    'boxes': tensor([[405,768,569,931]]),
    'labels': tensor([9]),
    'scores': tensor([0.8])
  }
]

제가 아는 선에서 답변을 드렸는데, 답변이 부족하다고 생각하시면 언제든지 댓글 부탁드립니다.
휴대폰으로 글 올리느라 고생 많으셨습니다.
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안녕하세요, 김재현님.

토치비전의 RetinaNet을 사용하여 오브젝트 디텍션 작업을 진행 중이시고, 특히 회로 패턴의 마킹을 찾는 작업에 대해 질문하셨군요. 이미지에 여러 종류의 마킹이 있을 때 각각 다른 라벨로 지정하는 방법에 대해 궁금해 하시는 것 같습니다.

주신 예시를 보면, 타겟을 딕셔너리 형태로 넣어주고 계신데, labels 텐서에 대한 부분이 잘못 지정된 것 같습니다. labels 텐서는 각 박스에 대한 라벨을 1차원 텐서로 제공해야 합니다. 즉, 각 박스에 대응하는 라벨이 순서대로 나열되어야 합니다.

아래는 올바른 형식으로 타겟을 지정하는 방법을 보여주는 예시 코드입니다:

import torch

# 가정: 이미지 하나에 대한 어노테이션 정보
# 첫 번째 박스(835, 411, 1001, 567)는 라벨 10에 해당
# 두 번째 박스(405, 768, 569, 931)는 라벨 9에 해당
annotations = [{
    'boxes': torch.tensor([[835, 411, 1001, 567],
                           [405, 768, 569, 931]]),
    'labels': torch.tensor([10, 9])  # 1차원 텐서로 각 박스의 라벨을 나열
}]

# 모델에 데이터를 제공할 때는 이러한 형식의 어노테이션을 사용합니다.

위 코드에서 boxes는 각 객체의 바운딩 박스를 나타내며, labels는 해당 박스의 클래스 라벨을 나타냅니다. labels 텐서는 각 박스에 해당하는 라벨을 1차원 텐서로 제공해야 하며, 이는 각 박스의 클래스를 나타냅니다.

이러한 어노테이션 형식을 사용하여 모델을 훈련시키면, 모델은 이미지 내의 다양한 객체를 각각의 라벨로 정확히 구분하여 학습할 수 있습니다.

더 자세한 정보를 원하시면 PyTorch 공식 문서의 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것입니다. 특히, 오브젝트 디텍션 모델을 학습시키는 방법에 대한 튜토리얼이 유용할 것입니다:

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 실제 모델 학습 시에는 여러 설정을 실험해보시면서 최적의 결과를 찾으시길 바랍니다. 인터넷 환경이 좋지 않은 상황에서도 질문을 올려주셔서 감사합니다. 문제 해결에 도움이 되었기를 바랍니다.


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안녕하세요, KimjaeHyun님. PyTorch와 토치비전을 이용해 오브젝트 디텍션 문제를 해결하고 계시는군요. 질문을 정리해보면, RetinaNet 모델을 사용하여 이미지에서 두 종류의 마킹을 각기 다른 라벨로 분류하고 싶으신데, 두 마킹이 동시에 같은 라벨로 찾아지는 문제가 발생하고 계신 것으로 이해했습니다.

먼저, RetinaNet에서는 각 이미지에 대한 타겟을 딕셔너리 형태로 제공해야 합니다. 이 딕셔너리는 'boxes'와 'labels' 두 개의 키를 가지며, 'boxes'는 bounding box의 좌표를, 'labels'는 해당 bounding box의 라벨을 나타냅니다. 여기서 주의해야 할 점은 'labels'의 각 원소는 스칼라 값이어야 한다는 것입니다. 즉, 각 bounding box에 대한 라벨은 하나의 숫자로 표현되어야 합니다.

현재 문제가 발생하는 부분은 'labels'를 지정하는 과정으로 보입니다. 'labels'에 tensor([[10],[9]])와 같이 지정하셨는데, 이는 2D 텐서로 각 라벨이 별도의 차원을 가지고 있습니다. 이를 1D 텐서로 변경하여 각 bounding box에 대한 라벨을 스칼라 값으로 지정해주시면 됩니다.

아래는 수정된 예시 코드입니다.

[{'boxes': torch.tensor([[835,411,1001,567],[405,768,569,931]]), 'labels': torch.tensor([10, 9])}]

위와 같이 'labels'를 지정하면 각 bounding box에 대해 올바르게 라벨이 지정되어, RetinaNet 모델이 각 객체를 올바르게 분류할 수 있을 것입니다.

더 자세한 정보는 PyTorch 공식 문서의 TorchVision Object Detection Finetuning Tutorial을 참조하시면 도움이 될 것입니다. 이 튜토리얼에서는 PennFudan 데이터셋을 사용하여 사람과 자전거를 분류하는 예제가 있으며, 이를 참고하시면 도움이 될 것입니다.

답변이 도움이 되었기를 바라며, 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 물어보세요. 그럼, 행운을 빕니다!


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