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Segmentation 시각화에 문제가 생겨 질문 드립니다.
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mmdetection과 오픈소스 데이터셋으로 실습을 하려는 학생입니다.
coco format의 데이터를 받아 시각화를 하려하는데, 시각화 과정에서 이미지의 아이디에 대응하는 세그먼트가 나오는 것이 아니라 사전에 설정된 세그먼트가 아래 그림처럼 이미지와 상관없이 나와 이 문제를 해결하고 싶습니다.
이 세그먼트가 어디에 영향을 받는지 찾아보니 mask rcnn 벌룬 실습코드 기준 3개 셀 위인
이 셀의 coco.loadimgs(*)[0] 중 *에 영향을 받는 것으로 추측할 수 있었습니다. (해당 id를 바꾸면 고정된 세그먼트가 다른 걸로 바뀝니다.)
어디서 문제가 생긴지는 알겠으나 코드를 수정하기엔 모르는 것이 많아 이 문제를 어떻게 해결할 지 여쭤보고자 질문 남깁니다.
추가로
1. 시각화 과정에는 문제가 있어도 학습에는 문제가 없을지(시각화 코드를 수정하지 않아도 학습 코드를 돌리면 제대로 학습이 되는지?)
2. Json 파일에 등록된 이미지의 일부만 images 폴더에 있어도 학습이 되는지(데이터셋이 28만장 이미지로 이루어져있어서 colab이 pro 버전임에도 i/o error를 출력함. 그래서 이미지 중 일부 -약 1만장- 만 빼서 학습에 사용한다면?)?
에 대해서도 답변 남겨주시면 감사하겠습니다.
늘 좋은 강의 잘 듣고 있습니다.
감사합니다.
답변 1
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안녕하십니까,
강의를 잘듣고 계시다니 저도 기분이 좋군요.
근데, 정확히 문제점이 뭔지 제가 잘 이해를 못했습니다. 적어주신 아래 코드는 제가 coco api로 image와 annotation을 로드하는 것을 예제 형태로 보여 드린 것입니다. 그냥 샘플 코드입니다. 학습할 때는 아무 영향이 없습니다.
근데 이 코드와 사전에 설정된 세그먼트가 출력되는 것과 어떤 연관이 되는지 제대로 이해를 못했습니다. 뭔가 작성하신 이미지를 시각화하는 코드에서 세그먼트가 적용된 값으로 이미지를 적용하는 걸로 생각됩니다. 다시 한번 해당 코드를 살펴 보시기 바랍니다.
그리고
1. 시각화 과정에는 문제가 있어도 학습에는 문제가 없을지(시각화 코드를 수정하지 않아도 학습 코드를 돌리면 제대로 학습이 되는지?)
=> 먼저 시각화 코드를 다시 살펴 보시기 바랍니다. 이와 별개로 학습 코드는 잘 동작할 것으로 생각되지만 뭔가 코드가 꼬여있지 않은가 의심이 됩니다.
2. Json 파일에 등록된 이미지의 일부만 images 폴더에 있어도 학습이 되는지(데이터셋이 28만장 이미지로 이루어져있어서 colab이 pro 버전임에도 i/o error를 출력함. 그래서 이미지 중 일부 -약 1만장- 만 빼서 학습에 사용한다면?)?
=> 이미지를 1만장만 하시면 json도 거기에 맞게 1만장으로 해주셔야 합니다.
감사합니다.