yolov8 활용 커스텀 모델 확보를 위해 커스텀 라벨을 진행 중에 궁금증이 있어서 질문드립니다.
예시를 그림판으로 하나 만들었는데... 여기 질문을 해도 되나 모르겠습니다.
위 사진처럼 모든 동그라미모양을 라벨링하고 싶은데요
데이터 중 동그라미 모양이 장애물에 가려져 있는 대상도 라벨링을 해야하나요?
어떤 식으로 라벨링을 하는 것이 정확도 높은 모델을 만들수 있을까요?
(예시가 동그라미이고 실제는 사람의 특정행동에 대한 라벨링 중입니다.)
안녕하세요, siknamm 님. yolo v8 모델 학습을 위한 맞춤 레이블링에 관한 질문이 잘 이해가 갑니다. 그림에 나와 있는 동그라미 모양 레이블링에 대한 궁금증이군요.
레이블링 시 가려진 객체 처리 방법
가려진 객체의 레이블링 여부에 관해 말씀드리겠습니다. YOLO 모델의 목적은 이미지 내 객체를 정확하게 식별하고 위치를 예측하는 것입니다. 이러한 상황에서 가려진 객체를 레이블링하면 모델이 객체의 전체 모양을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 특히 사람의 특정 행동과 같이 세부적인 객체를 식별하는 경우에 유용합니다. 따라서 가려진 객체도 레이블링하는 것이 좋습니다.
정확도 높은 모델을 위한 레이블링 기법
다음은 정확도 높은 YOLO 모델을 만들기 위한 레이블링 기법에 대한 몇 가지 팁입니다.
추가 자료
YOLO 레이블링에 대한 추가 정보를 제공하는 다음 리소스를 참조해 보시기 바랍니다.
이러한 팁과 기법을 따르면 YOLOv8 모델에 대해 정확하고 효과적인 레이블링을 생성할 수 있을 것입니다. 제가 드린 정보가 도움이 되시기를 바랍니다. 불분명한 점이 있으시면 언제든지 문의해 주시기 바랍니다.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요 siknamm 님,
적절한 커스텀 데이터셋 구축에 대한 질문 감사합니다. 제가 이해하기로는 현재 yolov8을 사용하여 원형 물체를 인식하는 커스텀 모델을 만들고 계시다고 알고 있습니다.
질문하신 것처럼 다른 물체에 가려진 원형 물체도 정확한 라벨링이 중요합니다. 가려진 물체를 포함한 모든 원형 물체에 바운딩 박스와 라벨을 지정하는 것이 좋습니다.
이는 모델이 다양한 시야에서 원형 물체를 인식할 수 있도록 훈련하는 데 도움이 됩니다. 특히 가려진 물체를 포함시키면 모델이 부분 가려짐에 더 강건해질 수 있습니다.
예를 들어, 아래 이미지와 같이 바운딩 박스와 라벨을 지정할 수 있습니다.
라벨링 도구로 YOLO Format을 사용한다면 아래와 같이 클래스 ID와 바운딩 박스 좌표를 지정하시면 됩니다.
0 0.473 0.395 0.092 0.099
0 0.712 0.395 0.092 0.099
정확한 라벨링을 위해 모든 원형 물체를 포함할 뿐만 아니라 가려진 부분도 고려하시면 좋은 성능을 낼 수 있을 것이라 기대합니다.
추가로 궁금한 점이 있으시면 언제든 질문 주세요. 함께 문제를 해결할 수 있도록 노력하겠습니다.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요! 커스텀 라벨링 작업 중에 있으시군요. 질문 주셔서 감사합니다. 커스텀 모델을 확보하기 위해 진행 중인 라벨링 작업에 대한 궁금증을 잘 이해했습니다. 특히, 동그라미 모양의 객체가 장애물에 가려져 있는 경우의 라벨링 방법에 대해 질문하셨네요. 실제로는 사람의 특정 행동에 대한 라벨링을 진행 중이시라고 하셨습니다.
라벨링 작업은 모델의 성능에 직접적인 영향을 미치기 때문에 매우 중요합니다. 장애물에 가려진 객체의 라벨링 여부는 데이터셋의 일관성과 모델이 학습해야 할 패턴을 어떻게 정의하느냐에 따라 달라질 수 있습니다. 여기서는 두 가지 주요 관점을 고려할 수 있습니다.
가려진 객체도 라벨링하기: 장애물에 부분적으로 가려진 객체도 라벨링하는 것은 모델이 부분적으로 가려진 객체를 인식하는 능력을 향상시킬 수 있습니다. 실제 환경에서는 객체가 다양한 방식으로 가려질 수 있으므로, 이러한 경우를 학습 데이터에 포함시키는 것이 중요할 수 있습니다.
일관성 있는 라벨링 기준 마련: 모든 라벨링 작업에서 가장 중요한 것은 일관성입니다. 가려진 객체를 어느 정도까지 라벨링할 것인지 명확한 기준을 설정하고, 모든 데이터에 동일한 기준을 적용해야 합니다. 예를 들어, 객체의 일정 비율 이상이 가려져 있으면 라벨링하지 않는다는 기준을 설정할 수 있습니다.
실제 라벨링 예시를 코드로 나타내기는 어렵지만, 라벨링 작업을 진행할 때 사용할 수 있는 일반적인 팁을 몇 가지 제공하겠습니다.
# 라벨링 작업에 대한 코드 예시는 아니지만, PyTorch에서 커스텀 데이터셋을 로드하는 방법을 보여줍니다.
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from PIL import Image
class CustomDataset(Dataset):
def __init__(self, annotations_file, img_dir, transform=None):
self.img_labels = pd.read_csv(annotations_file)
self.img_dir = img_dir
self.transform = transform
def __len__(self):
return len(self.img_labels)
def __getitem__(self, idx):
img_path = os.path.join(self.img_dir, self.img_labels.iloc[idx, 0])
image = Image.open(img_path)
label = self.img_labels.iloc[idx, 1]
if self.transform:
image = self.transform(image)
return image, label
이 코드는 커스텀 데이터셋을 로드하는 기본적인 방법을 보여줍니다. 실제 라벨링 작업에서는 라벨링 도구를 사용하여 이미지에 주석을 달게 되며, 이러한 주석 정보를 바탕으로 학습 데이터셋을 구성하게 됩니다.
라벨링 작업에 대한 더 자세한 정보는 PyTorch 공식 문서나 튜토리얼을 참고하시는 것이 좋습니다. 특히, 데이터 로딩과 처리에 대한 자세한 가이드는 다음 링크에서 확인하실 수 있습니다:
제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 정보가 필요하시거나 더 구체적인 질문이 있으시면 언제든지 질문해 주세요. 라벨링 작업이 성공적으로 이루어지길 바랍니다!
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요, siknamm님. 커스텀 라벨링 작업 중에 있으시군요. 질문을 통해 yolov8을 활용하여 커스텀 모델을 구축하고자 하며, 특히 동그라미 모양(실제로는 사람의 특정 행동)을 정확하게 라벨링하는 방법에 대해 궁금해하시는 것으로 이해했습니다. 특히, 장애물에 가려진 대상의 라벨링 방법에 대한 조언을 구하시는 것 같습니다.
이와 관련하여 몇 가지 조언을 드리고자 합니다.
가려진 대상의 라벨링: 가려진 대상을 라벨링하는 것은 모델이 가려진 객체를 인식하는 능력을 향상시킬 수 있습니다. 따라서, 가능한 한 실제 환경에서 발생할 수 있는 다양한 시나리오를 반영하여 라벨링하는 것이 좋습니다. 가려진 정도가 심하지 않고, 대상의 주요 특징이 일부 보인다면 라벨링을 추천드립니다. 완전히 가려진 경우는 제외할 수 있으나, 이는 데이터셋과 모델의 목적에 따라 달라질 수 있습니다.
정확도 높은 모델 구축을 위한 라벨링 전략:
다음은 PyTorch를 사용하여 커스텀 데이터셋을 불러오고 처리하는 기본적인 예시 코드입니다. 실제 라벨링 작업 후, 이 데이터를 모델 학습에 활용할 수 있습니다.
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from PIL import Image
class CustomDataset(Dataset):
def __init__(self, image_paths, labels, transforms=None):
self.image_paths = image_paths
self.labels = labels
self.transforms = transforms
def __len__(self):
return len(self.image_paths)
def __getitem__(self, idx):
image = Image.open(self.image_paths[idx])
label = self.labels[idx]
if self.transforms:
image = self.transforms(image)
return image, label
# 예시 사용법
# image_paths = ['path/to/image1.jpg', 'path/to/image2.jpg', ...]
# labels = [0, 1, ...] # 라벨링한 대상의 클래스 인덱스
# dataset = CustomDataset(image_paths, labels, transforms=YourTransforms)
# dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)
이 코드는 커스텀 데이터셋을 정의하고, PyTorch의 DataLoader를 통해 모델 학습에 활용할 수 있도록 준비하는 과정을 보여줍니다. 여기서 YourTransforms는 데이터 전처리 및 증강을 위한 변환(transform)을 의미합니다.
더 자세한 정보와 가이드는 PyTorch 공식 문서의 튜토리얼 섹션을 참조하시기 바랍니다. 특히, 데이터 로딩 및 처리에 관한 자세한 내용은 다음 링크에서 확인하실 수 있습니다:
제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 정보가 필요하시거나 궁금한 점이 더 있으시면 언제든지 질문해 주세요. 커스텀 라벨링 작업이 성공적으로 이루어지길 바랍니다!
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!