Mask R-CNN 관련
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작성한 질문수 6
안녕하세요 강사님 항상 좋은강의 잘 듣고있습니다.
학습하던 도중 mask R-CNN 관련해서 질문드립니다.
1. Mask R-CNN 모델의 inference결과로 나오는 bbox의 좌표 results[0] 의 값이
[186.00633 203.48474 256.05243 253.83623 0.9983015]
위 5개 값중에 마지막 값은 confidence score 인것을 알겠는데 앞에 4개의 값이 각각 무엇을 뜻하는지 헷갈립니다 ㅠㅠ
처음부터 bbox의 xmin,ymin, width,height 라고 생각하는게 맞을까요?
(Mask-RCNN 모델은 coco dataset format으로 학습)
2. segmentation이 진행되면 아래처럼 True , False 로 이루어진 array형태로 얻어지던데
object의 bbox정보와 segmentation정보를 매칭할 수 있는 방법이 있을까요?
(최종적으로 각각의 바운딩박스 위에 class name이 아니라 픽셀 True 개수를 plot하는게 목표입니다.)
3. 영상 내에서 bbox를 추론은 하지만 시각화하지 않는 방법이 있을까요?
(제가 사용하는 영상 데이터에 object들이 평균 3~400개가 detect 되어서 bounding box로 영상이 새까맣게 됩니다 ㅠㅠ )
감사합니다.
답변 1
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안녕하십니까,
잘 듣고 계시다니 저도 기분이 좋군요. 1
1. 앞의 4개는 좌상단(xmin, ymin), 우하단(xmax, ymax) 좌표 입니다.
2. object의 bbox정보와 segmentation정보를 매칭할 수 있는 방법이 있을까요?
(최종적으로 각각의 바운딩박스 위에 class name이 아니라 픽셀 True 개수를 plot하는게 목표입니다.)
=> 정확히 원하시는 게 segmentation 된 object의 픽셀 True인 개수를 세는 건지요?
어떤 소스 코드를 말하시는지 잘 모르겠지만, mm_mask_rcnn_inference.ipynb 라고 가정하고
강의를 들어 보시면 제가 아래와 같은 부분을 설명하는 부분입니다.
여기서 개별적으로 구한 mask 정보에서 true인 것만 numpy의 boolean indexing으로 가져오면 됩니다.
가령 예를 들어 위의 mask_imsi의 true인 것의 건수를 가져오려면 mask_imsi[mask_imsi > 0].shape 와 같이 하시면 됩니다.
3. mm_mask_rcnn_inference.ipynb 에서
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