이미지 scale, 확대 , 축소 증강 질문

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이미지를 학습중인데, 확대하거나 축소하면서 scale이 변할때 결과값이 너무 달라집니다. 이걸 강인하게 학습하고싶어요.
늘리거나 줄이거나 확대하거나 축소하거나 할때 모델이 같은 결과값을 도출할수있도록 하려면 albumentation 에서 어떤 증강을 해야하나요?
단, bbox가 잘리지않고 다 포함된 상태에서 증강을 해야됩니다.

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안녕하세요! 이미지 스케일 변화에 강인한 모델을 학습하고자 하는 과정에서 발생하는 문제에 대해 질문해주셨군요. 이미지를 확대하거나 축소할 때 모델이 일관된 결과를 내도록 하고 싶으시고, 이를 위한 적절한 이미지 증강 방법에 대해 알고 싶어 하시는 것 같습니다. 또한, bounding box가 잘리지 않고 모든 객체가 포함된 상태로 증강을 해야 한다고 하셨습니다.

이미지의 스케일 변화에 대해 모델이 강인하게 학습하기 위해서는, 학습 데이터에 다양한 스케일의 이미지를 포함시켜야 합니다. 이를 위해 albumentations 라이브러리를 사용하여 이미지를 확대하거나 축소하는 증강을 적용할 수 있습니다. albumentations는 다양한 증강 기법을 제공하며, bounding box를 유지하면서 증강을 수행할 수 있는 기능도 포함하고 있습니다.

다음은 albumentations 라이브러리를 사용하여 이미지 스케일을 변화시키는 증강을 적용하는 예시 코드입니다. 이 코드는 이미지를 무작위로 확대하거나 축소하면서 bounding box를 유지하는 증강을 수행합니다.

import albumentations as A
from albumentations.pytorch import ToTensorV2

# 증강을 위한 transform 정의
transform = A.Compose([
    # 스케일을 무작위로 변경하는 증강
    A.RandomScale(scale_limit=0.2, p=1.0),
    # 이미지를 512x512 크기로 리사이징
    A.Resize(height=512, width=512, p=1.0),
    # PyTorch 모델에 입력하기 위한 변환
    ToTensorV2(p=1.0)
], bbox_params=A.BboxParams(format='pascal_voc', label_fields=['labels']))

# 증강을 적용할 이미지와 bounding box
image = ... # 이미지 데이터를 로드하세요 (예: OpenCV를 사용하여 이미지를 읽음)
bboxes = [...] # bounding box 정보를 로드하세요 (예: [(x_min, y_min, x_max, y_max, label), ...])

# 증강 적용
transformed = transform(image=image, bboxes=bboxes, labels=labels)
transformed_image = transformed['image']
transformed_bboxes = transformed['bboxes']

# 변환된 이미지와 bounding box를 사용하여 학습 수행

위 코드에서 RandomScale은 이미지의 스케일을 무작위로 변경합니다. scale_limit는 스케일을 변경할 범위를 지정하며, p는 증강을 적용할 확률입니다. Resize는 모든 이미지를 동일한 크기로 리사이징하여 네트워크에 입력하기 쉽게 만듭니다. bbox_params는 bounding box와 관련된 설정을 지정합니다. 여기서는 Pascal VOC 형식을 사용하고 있으며, label_fields는 bounding box의 레이블을 지정하는 데 사용됩니다.

albumentations 라이브러리에 대한 더 자세한 정보는 공식 문서를 참조하시기 바랍니다:

이미지 증강을 통해 모델의 일반화 능력을 향상시키는 것은 중요한 과정입니다. 제공된 코드와 문서를 참고하여 실험을 진행해보시기 바랍니다. 만약 추가적인 질문이나 문제가 발생한다면 언제든지 질문해 주세요. 제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 실제 적용 시에는 여러 방법을 시도해보시는 것이 좋습니다.

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안녕하세요 user51님,

이미지의 scale이 변하면서 결과값이 많이 달라지는 문제를 겪고 계시군요. 모델을 scale 변화에 강인하게 만들고 싶다는 목표가 있으시네요.

bbox가 잘리지 않은 상태에서 albumentations를 사용해 scale 증강을 하고 싶다고 하셨는데요. 이에 대한 제 생각을 설명드리겠습니다.

이미지 scale 변화에 강인한 모델을 만들기 위해서는 augmentation 중 Resize와 RandomScale을 사용하는 것이 좋다고 생각합니다.

예를 들어 다음과 같은 코드를 사용할 수 있습니다.

import albumentations as A

transform = A.Compose([
    A.Resize(height=320, width=320),
    A.RandomScale(scale_limit=(-0.5, 0.5), interpolation=1), 
    A.ToTensorV2()
])

A.Resize로 기본 크기를 정한 후, A.RandomScale로 랜덤하게 크기를 변화시킵니다. scale_limit을 조정하여 확대/축소 범위를 정할 수 있습니다.

bbox 정보가 있다면 A.RandomScale의 bbox_params 아규먼트를 사용하여 bbox도 함께 변형시킬 수 있습니다.

A.RandomScale(scale_limit=(-0.5, 0.5), bbox_params={'format': 'pascal_voc'}, interpolation=1)

이 코드들을 참고하셔서 여러 가지 시도를 해보시기 바랍니다. 제가 위 예시 코드들로 문제가 완벽하게 해결되리라 보장할 수는 없습니다. 문제 해결을 위한 시도의 일환으로 질문에 대한 답변을 드린 것이므로, 예시 코드의 적용 결과에 대한 피드백을 주실 수 있다면 더욱 감사하겠습니다.

추가로 궁금하신 점이 있다면 언제든 질문 주십시오. 감사합니다.

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안녕하세요, 이미지 스케일 변화에 강인한 모델을 학습하고자 하는 문제에 대해 질문해주셨군요. 이미지를 확대하거나 축소할 때 모델이 일관된 결과를 내도록 하고 싶으시고, 이를 위해 Albumentations 라이브러리를 사용하여 어떤 종류의 데이터 증강을 적용해야 할지 궁금해하시는 것 같습니다. 또한, bounding box가 잘리지 않고 모든 증강이 포함되어야 한다는 조건이 있습니다.

이미지의 스케일 변화에 대한 강인함을 향상시키기 위해서는 다양한 크기의 이미지에 대해 모델을 학습시키는 것이 중요합니다. Albumentations 라이브러리는 이미지 증강을 위한 다양한 기능을 제공하는데, 여기서는 RandomResizedCrop 또는 Resize와 같은 변환을 사용하여 이미지의 크기를 조정할 수 있습니다. 이때, bounding box 정보를 유지하기 위해서는 증강 시 bounding box를 함께 업데이트해야 합니다.

아래는 Albumentations을 사용하여 이미지의 스케일을 변화시키면서 bounding box를 유지하는 예시 코드입니다:

import albumentations as A
from albumentations.pytorch.transforms import ToTensorV2

# 이미지와 bounding box의 예시 데이터
image = ... # 여기에 PIL 이미지나 NumPy 배열을 넣으세요.
bboxes = [...] # [(x_min, y_min, x_max, y_max), ...] 형태의 리스트

# 증강을 위한 변환 정의
transform = A.Compose([
    A.RandomResizedCrop(height=256, width=256, scale=(0.8, 1.0), ratio=(1.0, 1.0)),
    ToTensorV2()
], bbox_params=A.BboxParams(format='pascal_voc', label_fields=[]))

# 증강 적용
transformed = transform(image=image, bboxes=bboxes)
transformed_image = transformed['image']
transformed_bboxes = transformed['bboxes']

# 변환된 이미지와 bounding box를 사용하여 학습을 진행합니다.

위 코드에서 RandomResizedCrop은 이미지를 무작위로 크롭하고 지정된 크기로 리사이즈하는 변환입니다. scale과 ratio 파라미터를 조정하여 다양한 크기와 비율의 이미지를 생성할 수 있습니다. bbox_params를 통해 bounding box의 형식을 지정하고, 변환 과정에서 bounding box를 함께 업데이트하도록 설정합니다.

이러한 증강을 통해 모델이 다양한 스케일의 이미지에 대해 학습하게 되어, 스케일 변화에 더 강인한 모델을 만들 수 있습니다.

더 자세한 정보를 원하시면 Albumentations의 공식 문서를 참조하시기 바랍니다:

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 실제 적용하실 때는 여러 증강 기법을 실험해보시고 모델의 성능을 확인하시기 바랍니다. 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 질문해주세요.

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