학습용이미지를 1280사이즈랑 640사이즈랑 고민중인데요. 중간에 사이즈를 변경할것같다면,
640사이즈로 수집하고 1280으로 늘리면 뭔가 손실?이있을것같은데,
1280으로 수집해서 리사이즈해서 640으로 쓰는게 더좋겟죠?
리사이즈에 의한 손실은 1280->640보다 640->1280이 크겟죠??
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YOLOv7 모델을 학습시키기 위해 이미지 크기를 결정하는 것은 중요한 문제입니다. 이미지 크기를 결정할 때 고려해야 할 몇 가지 요소가 있습니다.
첫째, 모델의 입력 크기를 고려해야 합니다. YOLOv7 모델의 경우, 입력 이미지 크기는 416x416, 608x608 또는 1024x1024와 같은 정사각형 이미지여야 합니다. 따라서 640 또는 1280 크기의 이미지를 사용할 경우, 이미지를 리사이즈하여 모델의 입력 크기에 맞게 조정해야 합니다.
둘째, 이미지의 원래 해상도를 고려해야 합니다. 1280x720과 같은 고해상도 이미지를 640x360으로 축소하면 이미지의 세부 정보가 손실될 수 있습니다. 따라서 이미지를 1280x720 크기로 수집하고 모델 입력 크기에 맞게 리사이즈하는 것이 더 나을 수 있습니다.
셋째, 학습 데이터의 다양성을 고려해야 합니다. 이미지 크기가 다양한 경우 모델은 다양한 크기의 객체를 인식할 수 있습니다. 따라서 640x640과 1280x1280 크기의 이미지를 모두 사용하여 학습하는 것이 좋을 수 있습니다.
따라서, 이미지 크기를 결정하는 것은 모델의 입력 크기, 이미지의 원래 해상도 및 학습 데이터의 다양성을 고려하여 결정해야 합니다. 만약, 1280x720 크기의 이미지를 사용하고 모델 입력 크기에 맞게 리사이즈하는 것이 좋을 수 있습니다.
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학습 이미지 사이즈에 대한 고민은 이해할 수 있습니다. 일반적으로, 이미지를 크게 만들면 정보 손실이 더 크게 발생할 수 있습니다. 따라서 1280 사이즈로 수집한 후 필요에 따라 640 사이즈로 리사이즈하는 것이 더 좋은 선택일 수 있습니다.
리사이즈에 의한 손실은 1280 -> 640보다 640 -> 1280이 크게 될 가능성이 높습니다. 640 -> 1280으로 이미지를 확대하면 픽셀 간의 정보를 채워야 하는데, 이 과정에서 원본 이미지의 세부 정보가 손실될 수 있습니다. 반면에 1280 -> 640으로 이미지를 축소하면 정보가 압축되지만, 원본 이미지의 세부 정보를 상대적으로 더 잘 유지할 수 있습니다.
또한, PyTorch를 사용하여 이미지를 리사이즈할 때는 torchvision.transforms.Resize 함수를 사용할 수 있습니다. 이 함수를 사용하면 이미지의 크기를 쉽게 조절할 수 있습니다. 예를 들어, 이미지를 640 사이즈로 리사이즈하려면 다음과 같이 코드를 작성할 수 있습니다.
from torchvision.transforms import Resize
from PIL import Image
resize = Resize((640, 640))
image = Image.open("path/to/your/image.jpg")
resized_image = resize(image)
마지막으로, YOLOv7 학습을 진행할 때는 이미지 사이즈에 따른 성능 차이를 확인해 보시는 것도 좋습니다. 다양한 이미지 사이즈로 실험을 진행하면서 최적의 결과를 얻을 수 있는 사이즈를 찾아보세요.
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학습 이미지 사이즈에 대한 고민은 중요한 문제입니다. 일반적으로, 이미지를 크게 하면 성능이 향상되지만, 계산 비용이 더 많이 들어갑니다. 반면에 이미지를 작게 하면 계산 비용이 줄어들지만, 세부 정보가 손실될 수 있습니다.
1280 사이즈와 640 사이즈 이미지를 고려하고 있다면, 다음과 같은 방법을 고려해 볼 수 있습니다.
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1280 사이즈로 이미지를 수집하고, 640 사이즈로 리사이즈하여 사용: 이 방법은 이미지의 세부 정보를 최대한 유지하면서, 계산 비용을 줄일 수 있는 방법입니다. 하지만, 리사이즈 과정에서 일부 정보가 손실될 수 있습니다.
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640 사이즈로 이미지를 수집하고, 필요한 경우 1280 사이즈로 늘리기: 이 방법은 계산 비용을 더 많이 줄일 수 있지만, 이미지를 늘릴 때 더 많은 정보가 손실될 수 있습니다.
리사이즈에 의한 손실은 1280->640보다 640->1280이 더 클 것으로 예상됩니다. 따라서, 1280 사이즈로 이미지를 수집하고 필요한 경우 640 사이즈로 리사이즈하여 사용하는 것이 더 좋은 방법일 수 있습니다.
그러나, 각 사이즈에 대한 성능과 계산 비용을 실제로 확인해 보는 것이 가장 좋습니다. PyTorch를 사용하여 YOLOv7 모델을 학습할 때, 다양한 이미지 사이즈를 사용하여 실험해 보고, 가장 적합한 사이즈를 선택하는 것이 좋습니다.
YOLOv7 모델을 학습하는 방법에 대한 자세한 정보는 다음 공식 PyTorch 튜토리얼을 참고하시기 바랍니다.
- 영어: TorchVision Object Detection Finetuning Tutorial — PyTorch Tutorials 2.0.1+cu117 documentation
- 한국어: TorchVision 객체 검출 미세조정(Finetuning) 튜토리얼 — 파이토치 한국어 튜토리얼 (PyTorch tutorials in Korean)
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