안녕하세요. 지금 만들고 있는 모델에서 깊이가 마음에 들게 뽑히지 않아 질문 드립니다.
위의 사진은 위에서부터 차례대로, 제가 사용한 데이터, 깊이맵, 현재로의 재투영 이미지입니다.
깊이 맵을 보면 노트북 화면 안에서도 깊이가 평평하지 않고 안개처럼 보이는걸 볼 수 있습니다.
위의 깃허브 링크에 지금까지 제가 만든것들이 있습니다.
현재 저의 생각은 edge aware smooth loss가 0.001로 너무 낮아 같은 표면에서도 깊이를 다르게 나타내는게 아닐까 생각하지만 세번째 깊이맵를 보면 테두리를 넘어서는 안개가 만들어진 것 처럼 보여 이건 아닌거 같습니다.
또 저 노트북에 붙어있는 로고 같은건 노트북에 붙어있는 것이니 같은 깊이여야 하지만 가운데 깊이맵을 보면 주변은 다 하얀색인데 저 로고만 검은색인걸 볼 수 있습니다. 아마도 맨 처음에 잘못 예측한게 계속 이어진것이 아닌가 생각이 듭니다.
어떻게 해야 깊이맵이 같은 부위에서는 부드러운 깊이가 나올 수 있을까요?
안녕하세요! 깊이 추정 모델을 개발하시면서 예상치 못한 결과가 나와서 많이 고민되시겠어요. 문제를 잘 이해하기 위해 요약해보자면, 이미지에서 깊이를 추출하는 모델을 만들고 계신데, 결과가 기대에 미치지 못하고 있습니다. 특히, 깊이 맵에서 같은 표면임에도 불구하고 깊이가 불균일하게 나타나고, 노트북 화면의 로고 부분이 다른 깊이로 예측되는 문제가 발생하고 있습니다. 또한, edge aware smooth loss의 설정값이 너무 낮아 영향을 미치는지 고민하고 계신 것 같습니다.
이 문제를 해결하기 위해 몇 가지 접근 방법을 제안드리겠습니다:
데이터 전처리 및 증강: 데이터의 품질이 모델의 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 데이터셋이 충분히 다양하고, 노이즈가 적은지 확인해보세요. 또한, 데이터 증강을 통해 다양한 상황에 대한 일반화 능력을 높일 수 있습니다.
모델 아키텍처 개선: 현재 사용 중인 모델의 구조가 깊이 추정에 적합한지 검토해보세요. 예를 들어, U-Net과 같은 구조는 이미지의 세부 정보를 잘 보존하면서도 전역적인 정보를 통합할 수 있어 깊이 추정에 유리할 수 있습니다.
손실 함수 조정: edge aware smooth loss 외에도 다양한 손실 함수를 시도해보세요. 예를 들어, 깊이 맵의 전역적인 일관성을 유지하기 위해 L1 또는 L2 손실을 추가로 사용해볼 수 있습니다. 또한, edge aware smooth loss의 가중치를 조정하여 모델이 경계 부분에서 더 부드러운 예측을 하도록 유도할 수 있습니다.
하이퍼파라미터 튜닝: 학습률, 배치 크기, 에폭 수 등 하이퍼파라미터를 조정하여 모델의 성능을 개선할 수 있습니다. 특히, 학습률이 너무 높거나 낮으면 모델이 수렴하지 않거나 최적의 해를 찾지 못할 수 있습니다.
디버깅 및 시각화: 모델의 예측 결과를 시각화하여 어떤 부분에서 문제가 발생하는지 확인해보세요. 예를 들어, 중간 레이어의 출력을 시각화하여 모델이 어떤 특징을 학습하고 있는지 파악할 수 있습니다.
아래는 PyTorch를 사용하여 간단한 깊이 추정 모델을 구현하는 예제 코드입니다. 이 코드는 기본적인 U-Net 구조를 사용하여 깊이 맵을 예측합니다.
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class UNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(UNet, self).__init__()
self.encoder = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True)
)
self.decoder = nn.Sequential(
nn.Conv2d(128, 64, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(64, 1, kernel_size=3, padding=1)
)
def forward(self, x):
x1 = self.encoder(x)
x2 = self.decoder(x1)
return x2
# 모델 초기화
model = UNet()
# 손실 함수 및 옵티마이저 설정
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
# 학습 루프 (예시)
for epoch in range(10):
# 입력 이미지와 타겟 깊이맵
inputs = torch.randn(1, 3, 256, 256) # 예시 입력
targets = torch.randn(1, 1, 256, 256) # 예시 타겟
# 순전파
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, targets)
# 역전파 및 최적화
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
print(f'Epoch [{epoch+1}/10], Loss: {loss.item():.4f}')
이 코드는 간단한 U-Net 구조를 사용하여 입력 이미지를 통해 깊이 맵을 예측합니다. 실제로는 더 복잡한 모델과 다양한 손실 함수를 사용하여 성능을 개선할 수 있습니다.
더 많은 정보를 얻고 싶으시다면, PyTorch의 공식 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것입니다. PyTorch 튜토리얼을 방문해보세요. 한국어로도 제공되니 한국어 튜토리얼도 함께 참고하시면 좋습니다.
제 답변이 완벽하지 않을 수 있으니, 추가적인 질문이나 다른 문제가 있으시면 언제든지 말씀해 주세요. 도움이 되길 바랍니다!
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요! 깊이 예측 모델을 만들면서 발생한 문제로 고민이 많으시군요. 말씀하신 내용 잘 이해했습니다. 주어진 데이터와 결과 이미지에서 깊이 맵이 균일하지 않고, 특정 영역에서 예기치 않은 깊이값이 나타나고 있는 것 같네요. 특히, 노트북의 화면과 로고 부분의 깊이값이 부정확하게 나오는 것이 문제인 것 같습니다.
이 문제를 해결하기 위해 몇 가지 접근 방법을 추천드리겠습니다.
데이터 전처리 및 보강:
손실 함수:
모델 구조 및 하이퍼파라미터:
디버깅 및 모델 검증:
일부 코드를 수정해야 할 수도 있습니다. 아래는 모델이 안정적으로 학습할 수 있도록 하는 기본적인 템플릿입니다.
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 모델 정의
class DepthModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(DepthModel, self).__init__()
# Model definition here
def forward(self, x):
# Forward pass here
return x
# 모델, 손실 함수 및 옵티마이저 초기화
model = DepthModel()
criterion = nn.SmoothL1Loss() # 또는 다른 조합의 손실 함수 시도
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
# 학습 루프
for epoch in range(num_epochs):
for data, target in dataloader:
optimizer.zero_grad()
output = model(data)
loss = criterion(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
자세한 내용은 PyTorch 공식 튜토리얼 또는 한국어 튜토리얼을 참조하시면 큰 도움이 되실 거에요.
고생이 많으십니다. 제안드린 방법들을 하나씩 시도하면서 개선을 해보시면 좋겠습니다. 혹시 더 문제가 생기시거나 다른 궁금한 점이 있다면 다시 말씀해주세요. 답변이 도움이 되시길 바래요!
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요! 단안(monocular) 깊이 추정 모델을 개발하시면서 어려움을 겪고 계시는군요. 문제 상황을 잘 이해했습니다.
말씀하신 대로 smoothness loss 가중치가 낮으면 같은 표면에서도 깊이가 불규칙해질 수 있습니다. 일반적으로 0.001 ~ 0.1 범위에서 실험해보시는 것을 권장드립니다.
# Edge-aware smoothness loss 구현 예시
def edge_aware_smoothness_loss(depth, image):
"""
깊이맵의 부드러움을 유지하면서 이미지 엣지에서는 깊이 변화를 허용
Args:
depth: 예측된 깊이맵 [B, 1, H, W]
image: 입력 이미지 [B, 3, H, W]
"""
# 깊이 그래디언트 계산
depth_dx = torch.abs(depth[:, :, :, :-1] - depth[:, :, :, 1:])
depth_dy = torch.abs(depth[:, :, :-1, :] - depth[:, :, 1:, :])
# 이미지 그래디언트 계산 (엣지 감지)
image_dx = torch.mean(torch.abs(image[:, :, :, :-1] - image[:, :, :, 1:]), dim=1, keepdim=True)
image_dy = torch.mean(torch.abs(image[:, :, :-1, :] - image[:, :, 1:, :]), dim=1, keepdim=True)
# 이미지 엣지가 강한 곳에서는 깊이 변화 허용 (가중치 감소)
weight_x = torch.exp(-image_dx)
weight_y = torch.exp(-image_dy)
smoothness_x = depth_dx * weight_x
smoothness_y = depth_dy * weight_y
return smoothness_x.mean() + smoothness_y.mean()
# Loss 계산 시 가중치 조정
smoothness_weight = 0.01 # 0.001에서 증가시켜 실험
total_loss = photometric_loss + smoothness_weight * edge_aware_smoothness_loss(pred_depth, input_image)
노트북 로고처럼 텍스처가 있는 부분이 다른 깊이로 예측되는 것은 photometric loss가 텍스처를 깊이 변화로 오인하기 때문입니다.
# SSIM Loss 추가로 텍스처 문제 완화
import torch.nn.functional as F
def ssim_loss(pred, target, window_size=11):
"""
SSIM 기반 loss - 구조적 유사성을 고려하여 텍스처 문제 완화
"""
C1 = 0.01 ** 2
C2 = 0.03 ** 2
mu_pred = F.avg_pool2d(pred, window_size, stride=1, padding=window_size//2)
mu_target = F.avg_pool2d(target, window_size, stride=1, padding=window_size//2)
sigma_pred = F.avg_pool2d(pred ** 2, window_size, stride=1, padding=window_size//2) - mu_pred ** 2
sigma_target = F.avg_pool2d(target ** 2, window_size, stride=1, padding=window_size//2) - mu_target ** 2
sigma_pred_target = F.avg_pool2d(pred * target, window_size, stride=1, padding=window_size//2) - mu_pred * mu_target
ssim = ((2 * mu_pred * mu_target + C1) * (2 * sigma_pred_target + C2)) / \
((mu_pred ** 2 + mu_target ** 2 + C1) * (sigma_pred + sigma_target + C2))
return torch.clamp((1 - ssim) / 2, 0, 1).mean()
# 복합 photometric loss
def photometric_loss(pred, target, alpha=0.85):
"""L1 + SSIM 조합"""
l1_loss = torch.abs(pred - target).mean()
ssim = ssim_loss(pred, target)
return alpha * ssim + (1 - alpha) * l1_loss
다양한 스케일에서 깊이를 예측하면 더 안정적인 결과를 얻을 수 있습니다:
class MultiScaleDepthDecoder(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
# 여러 스케일에서 깊이 예측
self.disp_conv_s4 = nn.Conv2d(256, 1, 3, padding=1)
self.disp_conv_s3 = nn.Conv2d(128, 1, 3, padding=1)
self.disp_conv_s2 = nn.Conv2d(64, 1, 3, padding=1)
self.disp_conv_s1 = nn.Conv2d(32, 1, 3, padding=1)
def forward(self, features):
outputs = {}
# 각 스케일에서 disparity 예측
outputs['disp_s4'] = torch.sigmoid(self.disp_conv_s4(features['s4']))
outputs['disp_s3'] = torch.sigmoid(self.disp_conv_s3(features['s3']))
outputs['disp_s2'] = torch.sigmoid(self.disp_conv_s2(features['s2']))
outputs['disp_s1'] = torch.sigmoid(self.disp_conv_s1(features['s1']))
return outputs
# 각 스케일에서 loss 계산
def compute_multiscale_loss(outputs, targets, weights=[1.0, 0.5, 0.25, 0.125]):
total_loss = 0
for i, (scale, weight) in enumerate(zip(['s1', 's2', 's3', 's4'], weights)):
scaled_target = F.interpolate(targets, scale_factor=1/(2**i), mode='bilinear')
total_loss += weight * compute_loss(outputs[f'disp_{scale}'], scaled_target)
return total_loss
# 깊이 정규화 - 학습 안정성 향상
def normalize_depth(depth):
"""깊이값을 0-1 범위로 정규화"""
depth_min = depth.min()
depth_max = depth.max()
return (depth - depth_min) / (depth_max - depth_min + 1e-8)
# Auto-masking으로 정적 픽셀 제외
def compute_auto_mask(reprojected, target, identity):
"""
움직이지 않는 픽셀을 마스킹하여 학습에서 제외
"""
reprojection_loss = torch.abs(reprojected - target).mean(dim=1, keepdim=True)
identity_loss = torch.abs(identity - target).mean(dim=1, keepdim=True)
# identity보다 reprojection이 나은 픽셀만 사용
auto_mask = (reprojection_loss < identity_loss).float()
return auto_mask
Monodepth2 논문과 구현도 참고하시면 도움이 될 것입니다.
제 답변이 완벽하지 않을 수 있으니, 추가적인 실험 결과나 구체적인 코드 부분에서 문제가 있으시면 말씀해 주세요! Smoothness weight를 0.01, 0.05, 0.1 등으로 점진적으로 올려가며 실험해보시는 것을 추천드립니다. 
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!먼저 작성자분이 주신 예제로만 보면 depth map 추정이 올바르게 되지 않는 것처럼 보이네요.
DinoV2를 사용하신다고 하니 인코딩쪽은 크게 이슈가 없으실것 같고, 전체 파이프라인에서 학습 데이터에 문제가 없는지 의도한 대로 모델이 학습 되고 있는 건지 체크를 해 보시는게 좋을 것 같습니다.
추가로 깊이맵만으로는 평평한 벽이나 노트북 화면을 완벽하게 평면으로 인식하기 어렵습니다. 깊이맵으로부터 표면 법선(Surface Normal) 벡터를 계산한 뒤, 이 벡터들이 이웃 픽셀 간에 급격하게 변하지 않도록 하는 Surface Normal Consistency Loss를 추가하면 안개처럼 흐릿하게 우는 현상을 잡고 표면을 매끄럽게(Smooth) 만들 수 있을 것 같은데 검토해보시면 어떨까요.
개발일지보니 재밌게 개발하고 계신것 같은데 화이팅하셔서 원하시는 결과 나오면 좋겠네요.
surface normal consistency loss는 처음 들어보는 loss입니다. 한번 공부해보겠습니다. 이렇게 친절히 댓글 달아주셔서 감사합니다.