로봇을 이용하여 특정 물체를 집으려고 할 때
물체에 대한 회전값을 체크하여 로봇의 손이나 툴을 회전하여 집으려고 합니다.
집으려는 객체는 직사각형의 모양이구요.
기존의 yolov7의 학습 방식대로라면 박스 좌표가 ((x0, y0), (x1, y0), (x0, y1), (x1, y1)으로 나타내게되어 회전값을 받지 못할거라는 예상이 되는데요
그렇다면 라벨링 자체를 polygon으로 하여 최소 좌표지점이 8개 이상은 되어야 회전값 측정이 가능할까요?
그리고 yolov7을 학습할 때는 어떤 모델을 사용해야 OBB가 될까요?
안녕하세요! Oriented Bounding Box를 YOLOv7에서 학습시키는 것에 대한 질문 잘 읽었습니다. 물체의 회전 각도를 감지하여 로봇이 물체를 잡을 때 도움이 되도록 하는 것이 목표로 보이네요.
YOLOv7에서 OBB(Oriented Bounding Box)를 학습시키려면 몇 가지 수정이 필요합니다:
데이터셋 라벨링:
모델 아키텍처 수정:
(x, y, w, h, obj, cls1, cls2, ..., theta) 와 같은 형태가 될 수 있습니다. 여기서 theta는 회전 각도입니다.손실 함수 수정:
아래는 OBB를 예측하도록 YOLOv7의 HEAD 부분을 수정한 예시 코드입니다:
class YOLOHead(nn.Module):
def __init__(self, num_classes, anchors, strides):
super().__init__()
self.num_classes = num_classes
self.num_anchors = len(anchors)
self.strides = strides
self.conv = nn.Conv2d(128, self.num_anchors * (self.num_classes + 5 + 1), 1)
def forward(self, x):
out = self.conv(x)
out = out.reshape(x.shape[0], self.num_anchors, self.num_classes + 5 + 1, x.shape[2], x.shape[3])
out[..., :2] = torch.sigmoid(out[..., :2]) # (x, y)
out[..., 4:5] = torch.sigmoid(out[..., 4:5]) # objectness
out[..., 5:-1] = torch.sigmoid(out[..., 5:-1]) # class probabilities
out[..., 2:4] = torch.exp(out[..., 2:4]) # (w, h)
out[..., -1] = out[..., -1] * 180.0 # theta (degrees)
return out
위 코드에서는 출력 레이어에서 각 앵커 박스 당 객체의 중심 좌표 (x, y), 크기 (w, h), objectness 확률, 클래스 확률, 그리고 마지막으로 회전 각도 (theta)를 예측하도록 했습니다.
OBB 적용을 위해서는 이 외에도 전처리, NMS(Non-Maximum Suppression), mAP 계산 등 다양한 부분의 수정이 필요합니다.
좀 더 자세한 내용은 아래 자료들을 참고해보시면 도움이 될 것 같습니다:
OBB를 적용하는 것은 단순히 YOLO 모델을 사용하는 것보다 복잡한 작업이 될 수 있습니다. 제가 설명드린 내용이 부족하거나 추가적인 정보가 필요하시면 언제든 말씀해 주세요. 도움이 되셨기를 바랍니다. 감사합니다!
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!Yolov7에서 Oriented Bounding Box(OBB)를 학습시키기 위해서는 여러 단계를 거쳐야 합니다. 아래는 상세한 절차와 필요한 정보를 포함한 설명입니다.
OBB를 사용하기 위해서는 데이터셋에 객체의 회전 정보가 포함된 라벨이 필요합니다. 일반적인 YOLO 형식에서는 좌상단과 우하단 좌표나 중심점, 너비, 높이를 사용하지만, OBB를 위해 네 모서리 점의 좌표를 사용해야 합니다.
YOLO OBB 형식: Ultralytics YOLO 문서에 따르면, OBB 형식은 0에서 1 사이로 정규화된 좌표로 네 모서리 점을 지정합니다. 예시로, 클래스 인덱스와 함께 네 모서리 점의 좌표를 다음과 같이 지정할 수 있습니다[2].
class_index x1 y1 x2 y2 x3 y3 x4 y4
예:
0 0.780811 0.743961 0.782371 0.74686 0.777691 0.752174 0.776131 0.749758
기본 YOLO 모델은 Axis-Aligned Bounding Box(AABB)를 예측하도록 설계되어 있습니다. 이를 OBB로 변경하려면 모델의 아키텍처를 수정해야 합니다.
회전 각도 예측: 모델에 회전 각도를 예측하는 추가적인 레이어를 추가해야 합니다. 예를 들어, 중심점(x, y), 너비, 높이, 및 회전 각도(theta) 등을 예측하도록 모델을 수정할 수 있습니다[1].
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, 6) # x, y, w, h, theta, class
def forward(self, x):
x = self.conv(x)
# ... other layers ...
x = self.prediction(x)
return x
데이터셋을 준비한 후, 변경된 네트워크 구조로 모델을 학습시킵니다. 이때, 회전된 객체의 라벨을 사용하여 OBB를 예측하도록 학습해야 합니다.
Ultralytics YOLO 사용: Ultralytics의 YOLO 모델을 사용하면, OBB 형식을 지원하는 모델을 쉽게 구현할 수 있습니다. 예를 들어, yolo11n-obb.yaml 파일을 사용하여 모델을 초기화하고, 데이터셋을 지정하여 학습할 수 있습니다[2].
from ultralytics import YOLO
model = YOLO("yolo11n-obb.yaml")
results = model.train(data="your_dataset.yaml", epochs=100, imgsz=640)
학습된 모델을 사용하여 추론을 수행할 때, OBB를 예측할 수 있습니다. 예측된 OBB를 사용하여 객체의 위치와 회전을 정확하게 파악할 수 있습니다.
이렇게 하면, Yolov7에서 Oriented Bounding Box를 효과적으로 학습시킬 수 있습니다. 만약 추가적인 질문이나 도움이 필요하시다면 언제든지 문의해주세요.
아이콘을 눌러주세요!안녕하세요! 질문해주셔서 감사합니다. 로봇을 이용하여 특정 물체를 집기 위해 물체의 회전값을 체크하고자 하시는군요. 기존의 YOLOv7 모델은 일반적인 축에 정렬된 바운딩 박스를 사용하기 때문에 회전된 바운딩 박스를 직접적으로 지원하지 않습니다. 따라서 회전된 바운딩 박스(Oriented Bounding Box, OBB)를 사용하기 위해서는 몇 가지 추가적인 작업이 필요합니다.
YOLOv7에서 OBB를 학습시키기 위해서는 다음과 같은 방법을 고려할 수 있습니다:
데이터 라벨링: 회전된 바운딩 박스를 사용하기 위해서는 데이터셋의 라벨링을 다각형(polygon) 형태로 변경해야 합니다. 일반적으로 OBB는 중심점, 너비, 높이, 회전 각도로 표현되지만, 다각형 좌표로 변환하여 사용할 수도 있습니다. 최소한 4개의 꼭짓점 좌표가 필요하며, 이는 (x0, y0), (x1, y1), (x2, y2), (x3, y3) 형태로 나타낼 수 있습니다.
모델 수정: YOLOv7의 네트워크 구조를 수정하여 OBB를 예측할 수 있도록 해야 합니다. 이를 위해서는 모델의 출력 레이어를 수정하여 각 바운딩 박스에 대해 추가적인 회전 정보를 예측하도록 해야 합니다. 예를 들어, 각 바운딩 박스에 대해 중심점, 너비, 높이 외에 회전 각도를 추가로 예측하도록 할 수 있습니다.
손실 함수 수정: OBB를 예측하기 위해서는 손실 함수도 수정해야 합니다. 일반적인 바운딩 박스 손실 함수는 중심점과 크기만을 고려하지만, OBB의 경우 회전 각도에 대한 손실도 포함해야 합니다.
아래는 OBB를 예측하기 위한 간단한 예제 코드입니다. 이 코드는 YOLOv7의 구조를 기반으로 하여 OBB를 예측하도록 수정된 부분을 보여줍니다.
import torch
import torch.nn as nn
class YOLOv7_OBB(nn.Module):
def __init__(self, num_classes):
super(YOLOv7_OBB, self).__init__()
# YOLOv7의 기존 구조를 기반으로 함
# 여기에 OBB를 위한 추가적인 레이어를 정의
self.num_classes = num_classes
self.obb_layer = nn.Linear(256, 5 + num_classes) # 5: x, y, w, h, theta
def forward(self, x):
# 기존 YOLOv7의 forward 패스를 수행
# OBB를 위한 추가적인 예측 수행
obb_output = self.obb_layer(x)
return obb_output
# 모델 초기화
model = YOLOv7_OBB(num_classes=80)
이와 같은 방식으로 YOLOv7 모델을 수정하여 OBB를 예측할 수 있습니다. 다만, 이러한 수정은 모델의 구조와 학습 과정에 대한 깊은 이해가 필요하므로, 충분한 테스트와 검증이 필요합니다.
추가적으로, PyTorch 공식 튜토리얼을 참고하여 모델 수정 및 학습에 대한 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다. 다음 링크에서 관련 자료를 확인하실 수 있습니다:
제 답변이 도움이 되었기를 바라며, 혹시 더 궁금한 점이 있으면 언제든지 질문해 주세요. 제 답변이 틀릴 수도 있으니, 항상 다양한 자료를 참고하시기 바랍니다. 감사합니다!
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요. 질문하신 내용을 잘 이해한 것 같습니다.
사용자가 로봇을 사용하여 특정 물체를 집으려고 할 때 물체의 회전값을 확인하여 로봇의 손이나 툴을 회전하여 물체를 집으려고 하지만, YOLOv7의 기존 학습 방법에서는 박스 좌표가 회전값을 나타내지 못하므로 직사각형 모양의 물체에 대해서는 회전값을 측정할 수 없습니다.
이를 해결하기 위해 라벨링 자체를 폴리곤으로 하여 최소 좌표 지점이 8개 이상이 되도록 하는 방법이 있습니다. 이렇게 하면 회전값을 측정할 수 있습니다.
또한 YOLOv7을 학습할 때는 yolov7-w6 모델을 사용하는 것이 좋습니다. 이 모델은 Oriented Bounding Box(OBB) 학습에 적합합니다.
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