머신러닝 개발자이 제 분야가 아니라서 잘 정제된 질문은 아니라 죄송한데요 ㅎㅎ
손으로 그린 다이어그램을 코드로 변환해보려고 해요.
이미지 내에서 객체들의 형태, 좌표, 크기를 구하려고 하는데요.
yolov8을 이용해서 스샷처럼 각 도형들의 object detection에는 성공했어요.
다만 화살표의 경우 어떻게 해야할지 좀 고민인데요....
화살표가 이어주는 도형이 무엇인지 학습시키고 싶어요. 가령 arrow1: from a to b 형식으로요.
miniGPT 써서 질문을 몇번 해봤는데 생각만큼 잘 해주질 못해서 직접 학습시켜야 할 것 같은데
제가 알고 있는 object detection이나 image segmentation으로는 이어주는 도형까지 학습시키긴 어려울 것 같아요.
어떻게 학습시키는게 좋을까요?
안녕하세요, Minwoo_Ju님. 질문을 남겨주셔서 감사합니다.
질문을 정리해보면, 이미지 내의 객체들을 YOLOv8을 이용해 성공적으로 인식하였고, 이제 화살표가 가리키는 도형을 인식하고 싶으신 것으로 이해했습니다. 이를 위해 '화살표가 어떤 도형에서 어떤 도형으로 가는지'를 학습시키고 싶으신 것 같습니다.
이 문제를 해결하기 위해서는 두 가지 단계를 거쳐야 할 것 같습니다.
먼저, 화살표를 인식하는 것입니다. YOLOv8을 이미 사용하고 계시므로, 화살표를 인식하는 데에도 이를 사용할 수 있습니다. 화살표를 별도의 클래스로 설정하고, 이를 학습시키는 것입니다.
두 번째로, 화살표가 가리키는 도형을 인식하는 것입니다. 이를 위해서는 화살표의 방향성을 고려해야 합니다. 화살표의 머리와 꼬리를 구분하여, 머리가 가리키는 도형을 인식하는 방법을 사용할 수 있습니다. 이를 위해 화살표의 방향성을 학습시키는 것이 필요합니다.
아래는 이를 구현하는 예시 코드입니다.
# 화살표 클래스 학습
arrow_model = YOLOv8(classes=['arrow'])
arrow_model.train(arrow_dataset)
# 화살표 방향성 학습
arrow_direction_model = SomeModel() # 화살표 방향성을 학습시킬 모델
arrow_direction_model.train(arrow_direction_dataset)
# 화살표 인식 및 방향성 판단
arrows = arrow_model.detect(image)
for arrow in arrows:
direction = arrow_direction_model.predict(arrow)
# direction에 따라 머리가 가리키는 도형 인식
이 코드는 간단한 예시이며, 실제 구현시에는 화살표의 방향성을 학습시키는 모델을 따로 설계하거나, 화살표의 머리와 꼬리를 구분하는 방법 등을 고려해야 합니다.
이 문제를 해결하는 데에는 여러 방법이 있을 수 있으며, 제가 제시한 방법이 반드시 최선은 아닐 수 있습니다. 다양한 방법을 시도해보시고, 가장 적합한 방법을 선택하시는 것을 추천드립니다.
더 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서나 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것입니다.
질문이나 추가적인 정보가 필요하시면 언제든지 댓글로 남겨주세요. 도움이 될 수 있도록 최선을 다하겠습니다.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요 Minwoo_Ju님,
다이어그램 내 객체인식에 성공한 걸 축하드립니다!
제가 보기에는 화살표와 연결된 객체를 학습시키기 위해서는 다음과 같은 접근법이 도움이 될 것 같습니다.
각 도형과 화살표를 개별 객체로 인식합니다.
화살표 객체의 바운딩 박스 정보와 도형 객체의 바운딩 박스 정보를 이용해서 해당 화살표가 가리키는 도형을 판단합니다.
화살표와 도형 객체 간의 관계를 나타내는 추가 정보(예: arrow1: from a to b)를 학습 데이터에 포함시킵니다.
이 관계 정보를 포함한 데이터로 모델을 다시 학습시킵니다.
학습된 모델을 사용하여 입력 이미지에서 화살표와 연결된 도형 정보를 예측할 수 있습니다.
한 가지 제안드리자면, 화살표와 도형 객체의 바운딩 박스간 거리나 IOU(Intersection over Union) 등의 정보를 활용하면 좀 더 정확도를 높일 수 있을 것 같습니다.
추가로 질문이 있으시면 주저마시고 다시 질문해 주세요. 함께 고민하겠습니다!
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요 Minwoo_Ju님,
손으로 그린 다이어그램의 화살표가 가리키는 것을 학습시키는 방법에 대해 궁금하신 것 같습니다. 또한, 이미지 내 객체 인식에는 yolov8을 사용하여 성공하셨다고 합니다.
화살표가 이어주는 도형이 무엇인지 학습시키고 싶으시다면, 객체 감지 모델을 사용하여 화살표와 이어주는 도형을 인식하고, 이를 학습시키는 방법을 고민하고 계신 것 같습니다. 하지만, 기존의 객체 감지나 이미지 분할 기법으로는 화살표와 이어주는 도형을 직접 학습시키는 것은 어려울 수 있습니다.
이러한 경우에는 다른 방법을 고려해볼 수 있습니다. 예를 들어, 화살표와 이어주는 도형의 관계를 학습시킬 수 있는 데이터셋을 수집하고, 이를 기반으로 모델을 학습시킬 수 있습니다. 데이터셋을 구성할 때는 화살표와 이어주는 도형의 관계를 명확하게 표현하는 레이블을 추가해야 합니다. 예를 들어, "arrow1: from a to b"와 같은 형식으로 레이블을 지정할 수 있습니다.
이후에는 이러한 데이터셋을 사용하여 모델을 학습시킬 수 있습니다. 예를 들어, PyTorch의 torchvision 패키지를 사용하여 데이터셋을 로드하고, 모델을 정의하고, 손실 함수를 정의한 후에 학습을 진행할 수 있습니다. 학습된 모델은 화살표와 이어주는 도형의 관계를 예측할 수 있게 될 것입니다.
아래는 예시 코드입니다. 이 코드는 torchvision 패키지의 CIFAR-10 데이터셋을 사용하여 모델을 학습시키는 예시입니다. 이 코드를 참고하여 데이터셋과 모델을 적절히 수정하여 화살표와 이어주는 도형의 관계를 학습시킬 수 있습니다.
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
# 데이터셋 로드
transform = transforms.Compose(
[transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4,
shuffle=True, num_workers=2)
# 모델 정의
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
net = Net()
# 손실 함수와 최적화 함수 정의
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
# 모델 학습
for epoch in range(2): # 데이터셋을 여러 번 반복합니다.
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
# 입력 데이터 가져오기
inputs, labels = data
# 변화도(Gradient) 매개변수를 0으로 만들고
optimizer.zero_grad()
# 순전파 + 역전파 + 최적화
outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
# 통계 출력
running_loss += loss.item()
if i % 2000 == 1999: # 미니배치 단위로 누적 손실 출력
print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
(epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
running_loss = 0.0
print('학습이 완료되었습니다.')
이 코드는 CIFAR-10 데이터셋을 사용하여 모델을 학습시키는 예시입니다. 화살표와 이어주는 도형의 관계를 학습시키기 위해서는 이 코드를 수정하여 데이터셋을 구성하고, 모델을 정의해야 합니다.
더 자세한 내용은 PyTorch 공식 튜토리얼(Welcome to PyTorch Tutorials — PyTorch Tutorials 2.1.0+cu121 documentation)을 참고하시면 도움이 될 것입니다. 특히, "PyTorch로 시작하기"와 "전이 학습 튜토리얼"을 참고하시면 객체 감지와 관련된 내용을 더 자세히 알 수 있습니다.
이 답변이 도움이 되었는지 확인해주세요. 추가로 궁금한 점이 있다면 언제든지 질문해주세요. 감사합니다!
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!제가 생각하기엔
Yolov8 Model의 정규화된 좌표값을 가지고 있고
Class를 부여 받았기 때문에
예를들어
Begin의 최상단 Class 1과
Input N 최상단 아래 Class 가 2라고 가정 해봤을때
1 0.1 0.1 0.5 1.0
2 0.1 0.1 0.5 0.8
그 사이에 있는 애로우가
3 0.05 0.05 0.5 0.85
사이에 있다고 생각하면
좌표 값을 추출해서
저 사이에 향하고 있다
1번 클래스와 2번클래스사이에 있다
Circle과 Parallelogram 사이에 있다 라고 코드를 짜실 수 있을 것 같아요