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선생님 세그멘테이션관련 질문을 드립니다 ㅎ
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선생님 안녕하세요
이번에 선생님강의 머신러닝2개, 컴퓨터비젼2개를 모두 완강한 열혈팬 회사원입니다 ㅎㅎㅎ
선생님 강의 덕분에 이번에 회사에서 세그멘테이션을 담당하게 되엇는데, 세그멘테이션강의관련 질문이 잇어서 이렇게 메일을 드립니다 ㅎ 바쁘시겟지만 조언 좀 부탁드리겟습니다
<배경>
이번에 검출할 객체(첨부파일)는 바늘과 같이 아주 가늘고 긴 객체(섬유)인데 이미지1장당 객체전체면적이 0.5 - 2%밖에 없는 아주 미세한 객체입니다. 실제원본데이터에서도 객체는 눈으로 자세히 보아야 검출할수 잇을정도입니다 ㅎ (학습데이터30장, 학습마스크영상 30장, 테스트데이터 5장 ). 사용모델은 깃헙에서 공개한 U-NET모델로 세그멘테이션을 수행햇는데, 첫epoch부터 정확도가 90%이상, 로스가 0.1이하로 상당히 높은 성능을 보엿는데 예측결과이미지영상에는 아무것도 검출이 안된 상태(완전검은영상)입니다. 참고로 다른 이미지데이터를 가지고 U-NET모델로 세그멘테이션을 수행해본결과 예측결과도 상당히 잘되어서 모델에는 문제가없는것으로 판단햇습니다.
여기서 조언을 좀 부탁드리겠습니다.
1> 정확도는 90%이상, 로스가 0.1이하인데 아무것도 검출이 안되엇다는 것은 , 객체가 너무미세해서 검출을 못한걸로 이해해도 되는지요?
2> 이런경우 성능을 올리기 위한방법으로 오그멘테이션방법도 잇는데, 특히 사용해야할 오그멘테이션방법이 잇는지요? 참고로 확대기능등을 사용햇습니다.
3> 다른방법으로 선생님CNN강의에서사용한 mark-rcnn 방법도 해볼려고 하는데, 어떻게 생각하시는지요?
글을 적다보기 글이 너무 길어져서 죄송합니다, 바쁘시겟지만 조언 좀 부탁드리겟습니다 ㅎ
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안녕하십니까,
아이고, 제 강의를 많이 구매하셨군요. 감사합니다.
하시는 일에도 도움이 되었다니 저도 기쁘군요. ^^
1> 정확도는 90%이상, 로스가 0.1이하인데 아무것도 검출이 안되엇다는 것은 , 객체가 너무미세해서 검출을 못한걸로 이해해도 되는지요?
=> 성능 지표가 mAP가 아니라 정확도 지표인가요? 음, 정확도 성능 지표는 보통 Segmentation에서 참조하는 성능지표가 아닙니다만, 사용하시는 모델 패키지가 mAP가 아니라 정말 정확도를 지표로 제공하는지 다시 확인 부탁드립니다.
그리고 보통은 첫번째 epoch에서 성능 지표가 좋게 나오기 힘듭니다. 이런 경우는 대부분 오버피팅이 된 경우거나 뭔가 세팅이 잘못되었습니다. 그러니까 모델이 제대로 학습이 안되었고, 그 때문에 제대로된 예측이 안된것 같습니다.
이 경우 먼저 학습 데이터 건수를 늘려 주시는게 좋을 것 같습니다. 최소 100장 정도(준비가 어려우시다면 60장 정도) 늘려서 학습을 진행해 주십시요. 학습 데이터 건수를 늘려 가면서 모델 성능이 어떻게 향상 되는지 비교해 보시는게 좋을 것 같습니다.
2> 이런경우 성능을 올리기 위한방법으로 오그멘테이션방법도 잇는데, 특히 사용해야할 오그멘테이션방법이 잇는지요? 참고로 확대기능등을 사용햇습니다.
=> 회전등의 일반적인 augmentation을 적용하시면 될 것 같습니다. 그리고 augmentation을 적용하시면 segmentation annotation 데이터도 augmentation따라 함께 변경되어야 함에 유의해 주십시요.
3> 다른방법으로 선생님CNN강의에서사용한 mark-rcnn 방법도 해볼려고 하는데, 어떻게 생각하시는지요?
=> 네 그러시는 것도 좋을 것 같습니다.
감사합니다.
선생님
답변아주 감사드립니다 , 지적해주신대로 다시 한번 해보겟습니다. 감사합니다 ㅎ