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미해결
이미 material ID값으로 나뉘어진 masking image 를 활용하는 방법
22.11.18 01:12 작성 조회수 201
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안녕하세요 강의 잘 보고 있습니다!
제가 이미지 렌더링을 통해서 (원본이미지, material ID image, depth image) 를 모두 얻었습니다.
질문입니다.
Material ID 이미지를 coco dataset 으로 변경하려면 어떤 방법이 가장 좋나요? 저희가 지금까지 배운건 사람이 직접 원본 이미지에다가 masking을 적용했는데요, 저의 경우는 원본 rendering img 와 masking 이미지 둘 다 있는 경우입니다..
depth image 는 어떤식으로 또 활용되나요?
답변을 작성해보세요.
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권 철민
지식공유자2022.11.18
안녕하십니까,
Material ID, depth image가 뭔지 잘 모르겠습니다만,
어떻게 데이터 세트가 있는건지, 그리고 데이터 세트의 구조(디렉토리 구조)는 어떻게 되어 있는지 여기에 예시로 올려봐 주십시요.
기존 데이터가 어떻게 되어 있는지 모르면 제가 도움을 드릴 수 없습니다. 또한 강의에서 사용되는 DataSet Converter에 대응되지 않는 데이터 세트이면 변환을 수동으으로 하셔야 합니다.
일단 위에 제가 요청드린 사항을 자세히 기재 부탁드립니다.
고재청
질문자2022.11.18
답변 주셔서 감사합니다!
먼저 original rendering image 입니다.
Depth image 입니다.
Material id image 입니다. 제가 원하는 바에 따라서 같은 재료끼리 같은 색이 되도록 할 수도 있고, 또는 창문 문 지붕 벽 과 같이 따로 설정을 할 수도 있습니다.
이러한 모든 이미지들은 jpg 또는 png로 바로 얻을 수 있습니다. 만약 3번과 같이 segmentation 이미지를 얻을 수 있다면, 저 이미지에서 바로 COCO dataset으로 변환이 된다면 참 좋겠다... 라는 생각을 해봤습니다.
또한 저기 2번의 material image 같은 경우도 뭔가 활용을 할 수 있을 것 같긴 한데, 혹시 아시는 선례나 튜토리얼이 있는가 싶어서 여쭤봅니다.감사합니다!
권 철민
지식공유자2022.11.19
이렇게 segmentation 변환된 것을 개별 object 별로 masking 정보로 뽑아낼 수 있다면 coco dataset으로 변환을 해볼 수도 있겠지만, 아마 지금 사용하시는 segmentation tool로는 개별 object별로, 그러니까 사람, 집, 의자 등 이미지에 나와있는 object별로 개별 masking 이미지를 뽑아내지는 못할 겁니다.
사용하시는 segmentation 툴은 아마도 line, contour, 색감의 변화등을 기반으로 segmentation 알고리즘을 돌려서 segmentation을 적용할 것입니다. 하지만 적용한 segmentation이 사람인지, 집인지, 의자인지를 개별적으로 구분해주지는 않을 것입니다.
이걸 구분해서 개별 masking image로 만들어주면 되는데, 이걸 만들지 못할 것 같습니다. 그래서 coco dataset 으로 쉽게 변환하기는 어려울것 같습니다.
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