이부분에 대해 문의하고싶습니다
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안녕하세요 질문자님,
Oriented Bounding Box에 대한 질문 감사합니다. 제가 질문내용을 정리해보겠습니다.
Yolo 모델을 사용할 때, Oriented Bounding Box를 추출하는 방법이 있는지 문의하시는 것 같습니다.
네, Yolo 모델에서 Oriented Bounding Box를 추출하는 방법이 있습니다.
기본 Yolo 모델은 Horizontal Bounding Box만 출력합니다. 하지만 yolo-obb라는 모델을 사용하면 Oriented Bounding Box를 추출할 수 있습니다.
yolo-obb는 Horizontal Bounding Box 대신에 Oriented Bounding Box를 예측하도록 수정된 Yolo 모델입니다.
사용 방법은 다음과 같습니다.
from yolobb import Yolobb
model = Yolobb()
image = cv2.imread('image.jpg')
boxes, labels, conf = model.predict(image)
boxes 변수에는 검출된 Oriented Bounding Box 정보가 들어있습니다.
나머지 사용 방법은 일반 Yolo 모델과 유사합니다.
yolo-obb 깃헙 주소: https://github.com/hukaixuan19970627/yolo-obb
도움이 되셨기를 바랍니다. 제가 설명드린 내용이 부족하거나 잘못된 부분이 있다면 언제든지 피드백 주세요. 감사합니다.
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안녕하세요! 질문 주셔서 감사합니다. YOLO를 사용할 때 Oriented Bounding Box를 사용하는 방법에 대해 궁금하신 것 같습니다.
일반적으로 YOLO는 Axis-Aligned Bounding Box(AABB)를 사용하여 객체를 감지합니다. AABB는 사각형 형태로 객체를 표현하는데, 이는 객체의 회전을 고려하지 않습니다. 하지만 Oriented Bounding Box(OBB)는 객체의 회전을 고려하여 객체를 표현하는 방법입니다.
YOLO에서 OBB를 사용하는 방법은 기본적으로 제공되지 않습니다. 하지만 YOLO를 확장하여 OBB를 사용할 수 있습니다. 이를 위해서는 다음과 같은 절차를 따를 수 있습니다:
-
데이터 준비: OBB를 사용하기 위해서는 객체의 회전 정보가 필요합니다. 따라서, 데이터셋에 회전된 객체의 라벨을 추가해야 합니다. 회전된 객체의 라벨은 일반적으로 회전 각도와 중심점, 가로 길이와 세로 길이 등을 포함합니다.
-
네트워크 구조 변경: YOLO의 네트워크 구조를 변경하여 OBB를 예측할 수 있도록 해야 합니다. 일반적으로는 회전 정보를 예측하기 위한 추가적인 레이어를 네트워크에 추가하거나, 회전 정보를 예측하기 위한 별도의 네트워크를 구성합니다.
-
학습: 변경된 네트워크 구조로 데이터셋을 학습시킵니다. 회전된 객체의 라벨을 사용하여 OBB를 예측하도록 학습합니다.
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추론: 학습된 모델을 사용하여 추론을 수행할 때, OBB를 예측할 수 있습니다. 예측된 OBB를 사용하여 객체의 위치와 회전을 정확하게 파악할 수 있습니다.
위의 절차는 일반적인 방법론을 제시한 것이며, 실제로는 구현에 따라 다를 수 있습니다. 또한, OBB를 사용하는 방법은 YOLO의 성능에 영향을 줄 수 있으므로 주의해야 합니다.
더 자세한 내용은 PyTorch 공식 튜토리얼과 한국어 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것입니다. 아래 링크에서 관련 내용을 확인하실 수 있습니다:
혹시 제가 잘못된 정보를 제공했거나 더 도움이 필요하시다면 언제든지 말씀해주세요. 감사합니다!
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안녕하세요, PyTorch에 관한 질문을 주셔서 감사합니다. YOLO를 사용하여 Oriented Bounding Box를 구현하고 싶으신 것으로 이해했습니다.
YOLO (You Only Look Once)는 객체 탐지를 위한 딥러닝 알고리즘 중 하나입니다. 기본적으로 YOLO는 축에 정렬된 경계 상자(Axis-Aligned Bounding Box)를 생성합니다. 이는 상자가 항상 수평을 유지하며, 객체의 방향에 따라 회전하지 않는다는 것을 의미합니다.
그러나 Oriented Bounding Box(OBB)를 구현하려면, 경계 상자가 객체의 방향을 따라 회전할 수 있어야 합니다. 이를 위해서는 YOLO의 아키텍처를 수정해야 합니다. 기본적으로, YOLO는 각 경계 상자에 대해 x, y, width, height를 예측합니다. OBB를 구현하려면, 이에 회전 각도를 추가로 예측하도록 모델을 수정해야 합니다.
다음은 이를 구현하는 간단한 예시입니다. 이 예시에서는 회전 각도를 예측하는 추가적인 레이어를 모델에 추가하였습니다.
import torch
import torch.nn as nn
class YOLO_OBB(nn.Module):
def __init__(self):
super(YOLO_OBB, self).__init__()
self.conv = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3)
# ... other layers ...
self.prediction = nn.Linear(1024, 5) # x, y, w, h, theta
def forward(self, x):
x = self.conv(x)
# ... other layers ...
x = self.prediction(x)
return x
이렇게 수정된 모델을 훈련시키려면, 회전 각도에 대한 손실 함수를 추가로 계산해야 합니다. 이는 일반적으로 회전된 경계 상자와 예측된 경계 상자 간의 IoU (Intersection over Union)를 최대화하는 방식으로 수행됩니다.
그러나 이러한 방식은 일반적인 YOLO 아키텍처를 크게 변경하므로, 이를 구현하려면 YOLO에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 또한, 이 방식은 회전된 객체에 대한 학습 데이터가 충분해야 효과적입니다.
더 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서나 튜토리얼을 참조하시기 바랍니다. 아래 링크를 통해 접근하실 수 있습니다.
- PyTorch 공식 문서: PyTorch documentation — PyTorch 2.1 documentation
- PyTorch 튜토리얼: Welcome to PyTorch Tutorials — PyTorch Tutorials 2.1.0+cu121 documentation
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