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안녕하세요.
집 내부에 대해 detection 연습을 하다가 coco format에 대해 궁금한 점이 있어서 질문드립니다.
coco format의 경우 각각의 annotation이 하나의 segmentation만 가져야 하나요?
만약 위와 같은 방 사진에서 창문을 제외한 벽만 검출하고 싶다면 전체 벽면 polygon에서 창문을 subtract 한 것처럼 되어야 할텐데, 이 경우 complex polygon으로 레이블링이 되어, 두개의 polygon 리스트가 생기는 것으로 알고 있습니다.
이런 경우 어떤 식으로 polygon으로 구성된 데이터셋을 train 시켜야 벽만 검출할 수 있을까요?
감사합니다.
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안녕하십니까,
coco dataset은 객체별로 polygon이 되어 있는데, 이걸 원하시는 방향대로 어떻게 해야 될지는 저도 잘 모르겠습니다.
기존 polygon이 아닌 다른 객체를 segmentation학습하려면 객체가 아닌 배경을 학습해야 하는데, 이럴려면 말씀하셨듯이 전체 이미지에서 해당 polygon을 빼서 새로운 polygon을 만들어야 합니다.
그럴려면 또다시 새로운 annotation이 필요하게 됩니다. 만일 전체 이미지에서 해당 polygon을 빼서 새로운 polygon이 배경이 아니라 벽이라면 벽을 새로운 polygon으로 학습 데이터로 넣어줘야 하는데, '벽'이라는 오브젝트와 매핑되는 새로운 polygon을 결국은 annotation 형태로 만들어 줘야 할 것 같습니다.
감사합니다.