mmdetection U-net 적용
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작성한 질문수 1
안녕하세요 교수님 좋은 강의 잘 듣고 있습니다.
mmdetection mask rcnn 모델 사용해서 balloon 데이터 세트 검출하는 강의를 보고 제가 진행하고 있는 프로젝트에 u-net 모델을 사용해보려고 합니다.
그런데 mmdetection u-net 모델에 들어가보니 (https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation/blob/master/configs/unet/README.md)
지원되는 데이터 세트가 DRIVE, STARE, CHASE_DB1, HRF 밖에 없는데 이런 경우 balloon 데이터 세트처럼 coco 데이터 세트 포맷으로 변환해서 사용을 못하나요?
그리고 현재 진행하고 있는 프로젝트가 semantic segmentation인데 사용할만한 모델이나 성능향상에 도움이 될만한 데이터전처리에는 어떤게 있을까요?
답변 1
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안녕하십니까,
지원되는 데이터 세트가 DRIVE, STARE, CHASE_DB1, HRF라기 보다는 제공되는 학습 모델이 DRIVE, STARE, CHASE_DB1, HRF 데이터를 사용한 걸로 보입니다.
mmsegmentation 패키지는 저도 많이 부족하지만, tools/convert_datasets에 있는 유틸리티로 mmsegmentation에서 사용가능한 데이터 세트를 변환하실 수 있을 것입니다.
https://mmsegmentation.readthedocs.io/en/latest/dataset_prepare.html 도 참조하시기 바랍니다.
segmentation 관련해서 크게 전처리 하실것은 없을 것 같습니다. 기본적인 augmentation 정도면 충분할 것 같습니다. 다만 상하 좌우로 이미지를 변경하시면 annotation을 변경해야 되기 때문에 어렵고, color 관련 augmentation 정도면 될것 같습니다.
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음, 그런 뜻은 아닙니다. 다만 STARE, CHASE_DB1, HRF 데이터 세트로 학습이 가능한걸로 보이며, 좀 더 관련 파일을 흝어보시면 COCO도 학습가능할 것으로 보인다는 의미였습니다. MMSEGMENTATION은 저도 그렇게 지식이 높지 않습니다.
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