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Ground truth bounding box를 이미지와 함께 시각화하는 방법을 알고싶습니다.
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Custom dataset으로 YOLO 학습을 배우는 중인 학생입니다.
그런데 작업 중 Ground truth bounding box를 이미지에 같이 출력하는 방법을 도저히 모르겠어서 질문 남깁니다.
지금은 아래처럼 score가 있는 predicted image만 detect.py 파일로 만들 수 있습니다.
여기서 스코어 없이 Label만 annotation 파일에 기반하여 달린 이미지를 얻고싶습니다.
Wandb 학습 중 만들어지는 파일은 아래처럼 알아볼 수 없어서 따로 요청드립니다.
현재 작업중인 파일은 COCO 포맷의 커스텀 데이터셋을 강사님이 제공해주신 COCO2YOLO 코드로 변환했기 때문에, 디렉토리는 강의와 똑같습니다.
예시: /content/custom/images/train/*.png - /content/custom/labels/train/*.txt
Ultralytics YOLO 패키지 내부의 파일로 해결하기 힘들다면 다른 우회 방법이라도 알고싶습니다.
항상 좋은 강의 잘 듣고 있습니다.
감사합니다.
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안녕하십니까,
질문하신 내용을 제가 정확히 파악했는지 모르겠습니다. 예측 할때가 아니라 학습 iteration시에 검증 데이터로 임시 예측한 이미지 파일을 얻고 싶으신건가요?
만약 그렇다면 저도 wandb 사용하는 방법외에는 잘 모르겠습니다.
일단 지금 어지럽게 annotation이 나오는 것은 학습이 충분히 되지 않아서 그런것 같습니다. no-demage가 너무 많이 나오는 군요. 전체 오브젝트에서 no-demage가 차지하는 부분이 상대적으로 많은데 거기에 학습까지 충분히 되지 않아서 그런걸로 생각됩니다.
좀 더 iteration을 많이 주면서 중간 중간에 wandb에서 나오는 이미지를 확인해 보시면 어떨까 싶습니다.
감사합니다.