TF_Record 파일을 생성하는 도중 발생하는 오류
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아, 어려운것 먼저 수강하셨군요.
yolo, retinanet을 이런 문제가 발생하지 않습니다. 더 쉽습니다.
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감사합니다! yolo나 retinanet으로 custom dataset 학습시킬 때는 위에서 문제였던
파일들은 필요 없다는 말씀이시죠??? 너무 많이 질문해서 죄송합니다...
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안녕하십니까,
create_pet_tf_record.py의 소스코드를 보시면, oxford pet 데이터 세트의 디렉토리 구조와 동일하게 데이터가 되어 있다고 가정하고 소스코드가 만들어져 있습니다.
즉 annotation xml 파일은 annotations/xmls 디렉토리 밑에 있고, image들은 images/ 디렉토리 밑에 있습니다. 뿐만 아니라 trainval.txt 파일도 파싱하는데, 이 파일에는 annotation xml 파일에서 .xml을 뺀 파일명을 기재합니다(직접 열어 보시면 아실 것입니다)
그런데, 이런것 까지는 어찌 어찌 맞춰보시더라도, 문제는 instance segmentation 정보까지 create_pet_tf_record.py에서 파싱을 하고 있다는 것입니다. 때문에 instance segmentation 정보도 만들어 주셔야 하는데, 이건 너무 오버 입니다.
Tensorflow object detection API 강의 시작할 때 제가 tensorflow object detection api는 불필요하게(?) 복잡하다는 말씀을 드린적이 있습니다. 정말 이 API를 반드시 써야할 목적이 아니라면, API가 좀 더 개선 될 때까지는 적용하지 않는게 좋습니다.
제가 개정판을 순차 출시 중입니다. 현재 mmdetection package를 이용하여 custom dataset을 학습하는 부분이 완성되었으니, 이 package를 이용해 주시면 며칠안에 원하시는 부분을 다 완성하실 수 있을 것입니다.
그래도 꼭 TF Obj API를 이용하셔야 한다면 Oxford pet 데이터 세트와 동일하게 데이터 구조를 맞춰 주시거나 create_pet_tf_record.py를 해당 데이터 세트에 맞게 고쳐 주시면 됩니다.
감사합니다.
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교수님 그러면 혹시, yolo나 retinaNet 을 이용하여 학습을 해도 위와 같은 상황이 발생할까요???
제가 현재 tf_obj_api 강의를 먼저 듣고 yolo, retinaNet은 수강하지 않은 상태입니다!
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