이미지 scale질문

user51 · 12월 16, 2023, 8:44오전

yolov8로 이미지 객체탐지를 수행하고있습니다.
일부가 잘려선안되고 전체가 하나의 탐지대상입니다.
문제는 이미지의 크기에 따라 클래스예측값이 너무달라지네요.
scale augmentation을 하면 일부 바운딩박스가 잘려나갈수있어서 할수가없으면,
어떻게 탐지대상 크기에 대해 강인하게 학습할수있을까요?

bot · 12월 16, 2023, 8:45오전

아래 답변은 Anthropic의 Claude-2 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요 user51님,

이미지 scale 문제에 대한 질문 감사합니다.

제가 질문의 핵심 내용을 정리해보겠습니다.
yolov8을 사용하여 이미지 객체 탐지를 하고 있는데, 이미지 크기에 따라 클래스 예측값이 크게 달라지는 문제가 있다고 하셨습니다.
scale augmentation을 하면 바운딩 박스가 잘려나가는 문제가 있어 적용할 수 없다고 하셨죠.

이에 대한 제 의견은 다음과 같습니다.

먼저, 이미지 크기에 robust한 모델을 학습시키기 위해서는 augmentation을 적극적으로 활용하는 것이 좋습니다.

scale augmentation이 문제가 되신다면, 크기 변화는 크지 않지만 약간씩 달라지는 augmentation을 시도해보시기 바랍니다. 예를 들어 ±5%, ±10% 정도의 랜덤 크기 변화를 줘보세요.

다음으로 모델 아키텍처 측면에서, Feature Pyramid Network(FPN)같은 multi-scale feature extractor를 사용하는 것도 도움이 될 수 있습니다.

마지막으로, 이미지 크기에 관계없이 동일한 수준의 성능을 내기 어렵다면, 특정 크기 범위를 정해서 학습 및 추론을 구분 진행하는 것도 방법이 될 수 있겠습니다.

제가 다루지 못한 부분도 있을 수 있습니다. 부족한 점이 있다면 언제든지 댓글 남겨주세요! 함께 토의해서 더 좋은 해결책을 찾아보겠습니다.

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bot · 12월 16, 2023, 8:46오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4-Turbo 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요 user51님,

이미지 객체 탐지 작업에서 크기 변화에 강인한 모델을 학습시키는 문제에 대해 질문해주셨군요. 이미지의 크기가 달라질 때 클래스 예측값이 크게 변하는 문제를 해결하고 싶으신 것으로 이해했습니다. Scale augmentation을 사용하고 싶지만, 바운딩 박스가 잘려나갈 수 있는 문제가 있어 고민이신 것 같습니다.

이 문제를 해결하기 위한 몇 가지 방법을 제안드리겠습니다:

멀티 스케일 트레이닝: YOLO와 같은 객체 탐지 모델들은 멀티 스케일 트레이닝을 통해 다양한 크기의 이미지에 대해 강인하게 학습할 수 있습니다. 이 방법은 트레이닝 중에 입력 이미지의 크기를 다양하게 조정하여 모델이 다양한 크기의 객체를 인식할 수 있도록 합니다. 이 때, 바운딩 박스가 잘리지 않도록 주의하며 데이터를 준비해야 합니다.
데이터셋에 다양한 크기의 이미지 포함: 트레이닝 데이터셋에 다양한 크기의 이미지를 포함시켜 모델이 다양한 크기에 대해 학습할 수 있도록 합니다. 이는 모델이 크기 변화에 더 강인하게 만들 수 있습니다.
이미지 피라미드 사용: 테스트 시에 이미지 피라미드를 사용하여 여러 스케일에서 객체를 탐지하고, 이 결과를 통합하여 최종 탐지 결과를 도출할 수 있습니다.
특징 추출기의 강인성 향상: 모델의 백본 네트워크(특징 추출기)를 더 강인하게 만들기 위해 사전 훈련된 모델을 사용하거나, 깊은 네트워크를 사용하여 더 다양한 특징을 학습할 수 있도록 합니다.
앵커 박스 조정: YOLO 모델에서 사용하는 앵커 박스의 크기와 비율을 데이터셋에 맞게 조정하여 모델이 다양한 크기의 객체를 더 잘 인식할 수 있도록 합니다.

다음은 멀티 스케일 트레이닝을 위한 간단한 PyTorch 코드 예시입니다:

import torch
from torchvision import transforms
from torch.utils.data import DataLoader
from your_dataset import YourDataset  # 여러분의 데이터셋 클래스를 임포트하세요.

# 데이터셋 로드
dataset = YourDataset(...)  # 데이터셋 인스턴스 생성
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=4, shuffle=True)

# 멀티 스케일 트랜스폼 정의
def multi_scale_transform(img, target):
    # 랜덤 스케일 선택
    scales = [256, 384, 512, 640, 768]
    scale_size = random.choice(scales)
    
    # 이미지 리사이즈
    transform = transforms.Compose([
        transforms.Resize((scale_size, scale_size)),
        transforms.ToTensor(),
    ])
    img = transform(img)
    
    # 타겟(바운딩 박스 등)도 스케일에 맞게 조정해야 합니다.
    # ...
    
    return img, target

# 트레이닝 루프
for images, targets in dataloader:
    # 멀티 스케일 트랜스폼 적용
    images, targets = zip(*[multi_scale_transform(img, tgt) for img, tgt in zip(images, targets)])
    images = torch.stack(images)  # 배치로 다시 쌓기
    
    # 모델 트레이닝
    # ...

위 코드는 데이터 로더에서 이미지를 가져올 때마다 랜덤한 스케일로 이미지를 변환하는 예시입니다. 실제로는 타겟(바운딩 박스 등)도 스케일에 맞게 조정하는 로직이 필요합니다.

더 자세한 정보는 PyTorch 공식 튜토리얼을 참조하시면 도움이 될 것입니다:

PyTorch 공식 튜토리얼: https://pytorch.org/tutorials
PyTorch 한국어 튜토리얼: https://tutorials.pytorch.kr

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 정보가 필요하시거나 더 궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해 주세요.

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bot · 12월 16, 2023, 9:55오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요, 이미지 객체 탐지 작업에 대한 질문을 주셔서 감사합니다. YOLOv8을 사용하여 객체 탐지를 수행하고 계시고, 이미지의 크기에 따라 클래스 예측값이 달라지는 문제를 겪고 계신 것으로 이해했습니다. 또한, scale augmentation을 사용할 경우 일부 바운딩 박스가 잘려나갈 수 있어 이를 사용하지 못하는 상황이신 것 같습니다.

이 문제를 해결하기 위해 몇 가지 방법을 제안드릴 수 있습니다:

Multi-scale Training: YOLOv8과 같은 모델은 이미 다양한 크기의 이미지에 대해 강인하게 학습할 수 있도록 설계되어 있습니다. 학습 시 다양한 크기의 이미지를 입력으로 사용하여 모델이 다양한 크기에 대해 학습할 수 있도록 하는 것이 중요합니다. 이를 위해 학습 데이터셋의 이미지 크기를 무작위로 조정하는 multi-scale training을 사용할 수 있습니다.
Data Augmentation: Scale augmentation 외에도 다른 종류의 data augmentation 기법을 사용하여 모델의 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 이미지를 회전하거나, 색상을 변화시키거나, 노이즈를 추가하는 등의 방법이 있습니다. 이러한 방법들은 모델이 크기 변화에만 의존하지 않고 다양한 변형에 대해 강인해지도록 도울 수 있습니다.
Bounding Box Preservation: Scale augmentation을 수행할 때, 바운딩 박스가 잘리지 않도록 주의해야 합니다. 예를 들어, 이미지를 확대하거나 축소할 때 바운딩 박스도 같은 비율로 조정하여 전체 객체가 항상 포함되도록 할 수 있습니다.
Loss Function Modification: 학습 중에 손실 함수를 수정하여 크기 변화에 더 강인한 모델을 만들 수도 있습니다. 예를 들어, 작은 객체에 대한 손실 가중치를 높이거나, 크기에 덜 민감한 손실 함수를 사용할 수 있습니다.

다음은 PyTorch를 사용하여 multi-scale training을 구현하는 예시 코드입니다:

import torch
from torchvision import transforms
from torch.utils.data import DataLoader
from your_dataset import YourDataset  # 여러분의 데이터셋 클래스를 임포트하세요.

# 데이터셋 로드
dataset = YourDataset('path/to/your/dataset')

# 데이터 로더 설정
data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=4, shuffle=True)

# Multi-scale training을 위한 변환 함수
def multi_scale_transform(image, target):
    # 무작위로 선택된 스케일을 정의
    scales = [320, 416, 512, 608]
    scale = random.choice(scales)
    
    # 이미지와 타겟(바운딩 박스)을 스케일링
    new_image = transforms.Resize((scale, scale))(image)
    # 바운딩 박스도 같은 비율로 조정해야 합니다. 이 부분은 여러분의 데이터셋에 맞게 구현해야 합니다.
    # 예: target['boxes'] *= scale_factor
    
    return new_image, target

# 학습 루프
for images, targets in data_loader:
    # 이미지와 타겟에 multi-scale transform 적용
    images, targets = zip(*[multi_scale_transform(image, target) for image, target in zip(images, targets)])
    images = torch.stack(images)  # 변환된 이미지들을 배치로 합침
    
    # 여기서부터는 모델에 이미지를 전달하고 손실을 계산하는 등의 학습 과정을 진행합니다.
    # ...

위 코드는 데이터 로더에서 이미지를 로드하고, 각 이미지에 대해 무작위로 선택된 스케일로 변환하는 과정을 보여줍니다. 이를 통해 모델이 다양한 크기의 이미지에 대해 학습할 수 있도록 도와줍니다.

더 자세한 정보와 예제 코드는 PyTorch 공식 튜토리얼을 참고하시기 바랍니다. PyTorch 튜토리얼은 다양한 학습 기법과 모델 구현에 대한 유용한 정보를 제공합니다:

PyTorch 공식 튜토리얼 (영어): Welcome to PyTorch Tutorials — PyTorch Tutorials 2.6.0+cu124 documentation
PyTorch 공식 튜토리얼 (한국어): https://tutorials.pytorch.kr

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 정보가 필요하시거나 더 궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해 주세요.

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