- 아래 답변은 Anthropic의 Claude-3 Opus 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
- 잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.
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:
- 말씀하신 대로 Polygon 형태로 라벨링을 해야 합니다. 최소 4개의 꼭지점 좌표 (x1, y1, x2, y2, x3, y3, x4, y4)가 필요합니다.
- 각 꼭지점의 좌표는 이미지 내 객체의 바운딩 박스를 나타내는 직사각형 폴리곤을 정의합니다.
-
모델 아키텍처 수정:
- YOLOv7의 HEAD 부분을 수정하여 OBB를 예측할 수 있도록 해야 합니다.
- 출력 레이어에서 각 앵커 박스 당 추가로 회전 각도를 예측하는 파라미터가 필요합니다.
- 예를 들어
(x, y, w, h, obj, cls1, cls2, ..., theta)
와 같은 형태가 될 수 있습니다. 여기서 theta
는 회전 각도입니다.
-
손실 함수 수정:
- OBB에 맞게 손실 함수도 수정되어야 합니다. 회전 각도에 대한 손실도 고려해야 합니다.
- IoU(Intersection over Union) 계산도 OBB에 맞게 변경되어야 합니다.
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!
- 답변이 어떠셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!