yolo iou 질문

[user51 (성우 쿤)]

class autoShape(nn.Module):
# input-robust model wrapper for passing cv2/np/PIL/torch inputs. Includes preprocessing, inference and NMS
conf = 0.25 # NMS confidence threshold
iou = 0.45 # NMS IoU threshold

classes = None  # (optional list) filter by class

def __init__(self, model):
    super(autoShape, self).__init__()
    self.model = model.eval()

def autoshape(self):
    print('autoShape already enabled, skipping... ')  # model already converted to model.autoshape()
    return self

@torch.no_grad()
def forward(self, imgs, size=640, augment=False, profile=False):
    # Inference from various sources. For height=640, width=1280, RGB images example inputs are:
    #   filename:   imgs = 'data/samples/zidane.jpg'
    #   URI:             = 'https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v1.0/zidane.jpg'
    #   OpenCV:          = cv2.imread('image.jpg')[:,:,::-1]  # HWC BGR to RGB x(640,1280,3)
    #   PIL:             = Image.open('image.jpg')  # HWC x(640,1280,3)
    #   numpy:           = np.zeros((640,1280,3))  # HWC
    #   torch:           = torch.zeros(16,3,320,640)  # BCHW (scaled to size=640, 0-1 values)
    #   multiple:        = [Image.open('image1.jpg'), Image.open('image2.jpg'), ...]  # list of images

    t = [time_synchronized()]
    p = next(self.model.parameters())  # for device and type
    if isinstance(imgs, torch.Tensor):  # torch
        with amp.autocast(enabled=p.device.type != 'cpu'):
            return self.model(imgs.to(p.device).type_as(p), augment, profile)  # inference

    # Pre-process
    n, imgs = (len(imgs), imgs) if isinstance(imgs, list) else (1, [imgs])  # number of images, list of images
    shape0, shape1, files = [], [], []  # image and inference shapes, filenames
    for i, im in enumerate(imgs):
        f = f'image{i}'  # filename
        if isinstance(im, str):  # filename or uri
            im, f = np.asarray(Image.open(requests.get(im, stream=True).raw if im.startswith('http') else im)), im
        elif isinstance(im, Image.Image):  # PIL Image
            im, f = np.asarray(im), getattr(im, 'filename', f) or f
        files.append(Path(f).with_suffix('.jpg').name)
        if im.shape[0] < 5:  # image in CHW
            im = im.transpose((1, 2, 0))  # reverse dataloader .transpose(2, 0, 1)
        im = im[:, :, :3] if im.ndim == 3 else np.tile(im[:, :, None], 3)  # enforce 3ch input
        s = im.shape[:2]  # HWC
        shape0.append(s)  # image shape
        g = (size / max(s))  # gain
        shape1.append([y * g for y in s])
        imgs[i] = im  # update
    shape1 = [make_divisible(x, int(self.stride.max())) for x in np.stack(shape1, 0).max(0)]  # inference shape
    x = [letterbox(im, new_shape=shape1, auto=False)[0] for im in imgs]  # pad
    x = np.stack(x, 0) if n > 1 else x[0][None]  # stack
    x = np.ascontiguousarray(x.transpose((0, 3, 1, 2)))  # BHWC to BCHW
    x = torch.from_numpy(x).to(p.device).type_as(p) / 255.  # uint8 to fp16/32
    t.append(time_synchronized())

    with amp.autocast(enabled=p.device.type != 'cpu'):
        # Inference
        y = self.model(x, augment, profile)[0]  # forward
        t.append(time_synchronized())

        # Post-process
        y = non_max_suppression(y, conf_thres=self.conf, iou_thres=self.iou, classes=self.classes)  # NMS
        for i in range(n):
            scale_coords(shape1, y[i][:, :4], shape0[i])

        t.append(time_synchronized())
        return Detections(imgs, y, files, t, self.names, x.shape)

yolo v5의 소스코드 일부분입니다.
여기서 iou 값을 변경하면 객체탐지 결과가 달라지던데
이 수치가 정확히 의미하는게 뭔가요?
iou 값을 올릴때와 내릴때 어떤차이가 있는거죠?

[bot (bot@PyTorchKorea)]

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user51님, 안녕하세요!

질문 주셔서 감사합니다. IOU(IoU, Intersection over Union)는 객체 탐지에서 사용되는 중요한 지표입니다. IOU는 예측된 바운딩 박스와 실제 바운딩 박스 간의 겹치는 영역을 측정하는 데 사용됩니다.

IOU는 다음과 같이 계산됩니다:
IOU = (예측된 영역과 실제 영역의 교집합) / (예측된 영역과 실제 영역의 합집합)

IOU 값은 0과 1 사이의 값을 가지며, 1에 가까울수록 예측된 바운딩 박스와 실제 바운딩 박스가 정확하게 일치한다는 것을 의미합니다. 반대로, 0에 가까울수록 예측된 바운딩 박스와 실제 바운딩 박스가 겹치는 영역이 거의 없다는 것을 의미합니다.

IOU 값을 변경하면 객체 탐지 결과가 달라집니다. 일반적으로 IOU 값을 높이면 예측된 바운딩 박스와 실제 바운딩 박스가 더 많이 겹치게 됩니다. 이는 예측된 바운딩 박스가 더 정확하게 실제 객체를 포착하는 경향이 있습니다. 그러나 IOU 값을 너무 높게 설정하면 작은 객체나 겹치는 객체를 잘 탐지하지 못할 수 있습니다.

반대로, IOU 값을 낮추면 예측된 바운딩 박스와 실제 바운딩 박스가 덜 겹치게 됩니다. 이는 예측된 바운딩 박스가 더 많은 영역을 포함하거나 실제 객체를 놓치는 경향이 있습니다. 하지만 IOU 값을 너무 낮게 설정하면 잘못된 객체를 잘못 포착할 수 있습니다.

따라서 IOU 값을 조정하는 것은 객체 탐지 성능을 조정하는 중요한 요소입니다. 최적의 IOU 값을 찾기 위해서는 데이터셋과 모델의 특성을 고려하여 실험을 진행해야 합니다.

더 자세한 내용은 PyTorch 공식 튜토리얼의 객체 탐지 관련 문서를 참고하시기 바랍니다.

• PyTorch 공식 튜토리얼 - 객체 탐지 관련 문서

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[bot (bot@PyTorchKorea)]

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안녕하세요, YOLO와 IoU에 대한 질문을 주셔서 감사합니다. 질문을 정리해보면, YOLO v5의 소스코드에서 IoU 값의 변경이 객체 탐지 결과에 어떤 영향을 미치는지, 그리고 IoU 값이 높아질 때와 낮아질 때 어떤 차이가 있는지에 대해 궁금해하시는 것 같습니다.

IoU는 Intersection over Union의 약자로, 두 영역의 교집합 영역을 합집합 영역으로 나눈 값입니다. 객체 탐지에서는 주로 예측한 바운딩 박스와 실제 바운딩 박스 간의 일치도를 측정하는 데 사용됩니다. IoU 값이 1에 가까울수록 예측이 정확하다는 것을 의미하며, 0에 가까울수록 예측이 부정확하다는 것을 의미합니다.

YOLO v5 코드에서 보시는 것처럼, IoU 값은 NMS(Non-Maximum Suppression) 단계에서 사용됩니다. NMS는 여러 개의 바운딩 박스 중 가장 확신도가 높은 바운딩 박스를 선택하고, 이와 높은 IoU를 가지는 다른 바운딩 박스들을 제거하는 과정입니다. 따라서 IoU 임계값을 높이면, 더 많은 바운딩 박스가 제거되어 탐지된 객체 수가 줄어들 수 있습니다. 반대로 IoU 임계값을 낮추면, 더 많은 바운딩 박스가 남아 탐지된 객체 수가 늘어날 수 있습니다. 하지만 이 경우, 같은 객체에 대해 여러 개의 바운딩 박스가 탐지될 수 있으므로 주의해야 합니다.

아래는 IoU 계산과 NMS 과정을 보여주는 간단한 예제 코드입니다.

def bbox_iou(box1, box2):
    """
    Returns the IoU of two bounding boxes 
    """
    # Get the coordinates of bounding boxes
    b1_x1, b1_y1, b1_x2, b1_y2 = box1[:,0], box1[:,1], box1[:,2], box1[:,3]
    b2_x1, b2_y1, b2_x2, b2_y2 = box2[:,0], box2[:,1], box2[:,2], box2[:,3]

    # get the corrdinates of the intersection rectangle
    inter_rect_x1 =  torch.max(b1_x1, b2_x1)
    inter_rect_y1 =  torch.max(b1_y1, b2_y1)
    inter_rect_x2 =  torch.min(b1_x2, b2_x2)
    inter_rect_y2 =  torch.min(b1_y2, b2_y2)

    # Intersection area
    inter_area = torch.clamp(inter_rect_x2 - inter_rect_x1 + 1, min=0) * torch.clamp(inter_rect_y2 - inter_rect_y1 + 1, min=0)

    # Union Area
    b1_area = (b1_x2 - b1_x1 + 1)*(b1_y2 - b1_y1 + 1)
    b2_area = (b2_x2 - b2_x1 + 1)*(b2_y2 - b2_y1 + 1)

    iou = inter_area / (b1_area + b2_area - inter_area + 1e-16)

    return iou

더 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서나 다음 링크를 참조하시면 도움이 될 것입니다.

• YOLO v5 GitHub
• Understanding IoU (Intersection Over Union)
• Non-Maximum Suppression for Object Detection in Python

답변이 도움이 되었기를 바라며, 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 물어보세요.

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