인프런 커뮤니티 질문&답변
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안녕하세요!
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강의 중 몇가지 질문이 있어 이렇게 남기게 되었습니다.
Segmentation 시각화 강의 중
1. ploygon 좌표로 그린 mask 정보는 ground truth와는 다른 정보라고 이해했는데, 이부분이 맞는지 여쭤보고 싶습니다.
2. 만약 한 이미지에 여러 동일한 물품이 분포되어 있고, mask rcnn 모델을 이용하여 각각의 객체를 인스턴화한 후에 불량과 양품을 분류하고 싶을 때, '데이터를 직접 수집할 경우' 라벨링을 양품과 불량품 이외에도 물품의 ground truth 정보를 같이 라벨링 해야하는지 궁금합니다.
또한, 위에서 말씀드린 이미지를 개별 인스턴화를 통해 양품,불량품을 판별해기 위해 mask rcnn 모델이 적합한지 여쭤보고 싶습니다.
답변 1
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안녕하십니까,
칭찬 감사합니다. ^^
1. ploygon 좌표로 그린 mask 정보는 ground truth와는 다른 정보라고 이해했는데, 이부분이 맞는지 여쭤보고 싶습니다.
=> 음. 제가 그런 얘기를 했었나요(혹 영상의 몇분 몇초인지 알 수 있을까요?). 아뭏튼 polygon 으로 그린 mask 정보는 ground truth와 거의 일치할 겁니다. 물론 polygon 알고리즘에서 어려운 부분들이 mask 정보가 잘 안맞는 경우는 있지만, 대체적으로 사람이 툴을 이용해서 만들어낸 ground truth와 많이 유사합니다.
2-1 만약 한 이미지에 여러 동일한 물품이 분포되어 있고, mask rcnn 모델을 이용하여 각각의 객체를 인스턴화한 후에 불량과 양품을 분류하고 싶을 때, '데이터를 직접 수집할 경우' 라벨링을 양품과 불량품 이외에도 물품의 ground truth 정보를 같이 라벨링 해야하는지 궁금합니다.
=> 물품의 ground truth 정보가 정확히 뭘 의미하는지 모르겠지만, 물품명(예를 들어 사과, 바나나, 귤)을 의미한다면 라벨링을 할 필요가 없습니다. 양품과 불량품만 적용해 주시면 됩니다.
2-2. 또한, 위에서 말씀드린 이미지를 개별 인스턴화를 통해 양품,불량품을 판별해기 위해 mask rcnn 모델이 적합한지 여쭤보고 싶습니다.
=> 네 적절합니다. 다만 판별을 픽셀 단위로 해야 하는 경우에는 mask-rcnn과 같은 segmentation 모델을 적용하시면 되고, box 형태로 검출하시려면 object detection을 적용하시면 됩니다.
감사합니다.