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안녕하세요! 커스텀 데이터셋을 사용하여 SAM 모델을 파인튜닝하려는 과정에서 발생한 문제로 보이네요. 문제 상황을 정리해보면, 이미지와 라벨 데이터셋을 준비하셨고, 파인튜닝 코드는 기본적으로 작동하는 것을 확인하셨으나, 라벨 부분에서 정보가 제대로 로드되지 않아 ValueError가 발생하는 상황으로 이해됩니다.
이 문제를 해결하기 위해 몇 가지 접근 방법을 제안드리겠습니다. 먼저, 데이터 로딩 부분에서 라벨 데이터가 올바르게 로드되고 있는지 확인해야 합니다. PyTorch에서 커스텀 데이터셋을 로드할 때는 torch.utils.data.Dataset 클래스를 상속받아 __init__, __len__, __getitem__ 메서드를 구현해야 합니다. 여기서 __getitem__ 메서드에서 이미지와 라벨을 올바르게 반환하고 있는지 확인해보세요.
다음은 간단한 커스텀 데이터셋 클래스의 예시입니다. 이 예시를 참고하여 라벨 데이터가 올바르게 로드되고 있는지 확인해보세요.
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from PIL import Image
import os
class CustomDataset(Dataset):
def __init__(self, image_dir, label_dir, transform=None):
self.image_dir = image_dir
self.label_dir = label_dir
self.transform = transform
self.images = os.listdir(image_dir)
def __len__(self):
return len(self.images)
def __getitem__(self, idx):
img_name = self.images[idx]
img_path = os.path.join(self.image_dir, img_name)
label_path = os.path.join(self.label_dir, img_name.replace('jpg', 'png')) # 예시로 jpg 이미지와 png 라벨을 사용
image = Image.open(img_path).convert("RGB")
label = Image.open(label_path)
if self.transform:
image = self.transform(image)
label = self.transform(label)
return image, label
# 사용 예시
# dataset = CustomDataset(image_dir='path/to/images', label_dir='path/to/labels')
# dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=4, shuffle=True)
위 코드는 이미지와 라벨을 로드하는 기본적인 방법을 보여줍니다. 여기서 중요한 것은 이미지와 라벨의 경로를 올바르게 설정하고, __getitem__ 메서드에서 이미지와 라벨을 올바르게 반환하는 것입니다. 또한, 이미지와 라벨의 파일 이름이 서로 일치하는지 확인해야 합니다.
ValueError가 발생하는 부분은 라벨 데이터의 형태가 예상과 다르기 때문에 발생할 수 있습니다. 따라서, __getitem__ 메서드에서 반환된 라벨 데이터의 형태를 확인하고, 필요한 경우 데이터 처리 과정에서 형태를 조정해야 할 수 있습니다.
이 문제를 해결하는 데 도움이 되는 PyTorch 공식 문서 링크를 공유드립니다. 커스텀 데이터셋을 만드는 방법에 대한 자세한 정보를 얻을 수 있습니다:
제가 제안한 해결 방법이 문제를 해결하는 데 도움이 되길 바랍니다. 추가적인 정보가 필요하거나 다른 문제가 발생한다면 언제든지 질문해주세요. 제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 문제 해결에 참고만 해주시기 바랍니다.
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