CRAFT 모델 train and validation data split 관련 오류

안녕하세요~. 반갑습니다.

먼저 답신이 늦어서 죄송합니다ㅠ.

작성해주신 내용을 토대로 추론해보면 아래와 같이

dataset = get_licenseplate_detector_dataset(cache_dir='.')

dataset을 읽어서 불러오는 함수의 결과값으로 빈 배열 []이 나오시는 상태이신 것 같은데요.

custom dataset으로 사용하시려면 아래 함수를 custom dataset에 맞게 변경해서 다시 작성하신뒤 사용하셔야합니다. 해당 과정의 custom dataset을 읽어오는 함수 작성에서 뭔가 문제가 있어서 return 결과값이 빈배열로 넘어오는 상황으로 예상됩니다.

def get_licenseplate_detector_dataset(cache_dir=None):
  """
  Args:
      cache_dir: The directory in which to store the data.
  Returns:
      Lists of (image_path, lines, confidence) tuples. Confidence
      is always 1 for this dataset. We record confidence to allow
      for future support for weakly supervised cases.
  """
  if cache_dir == None:
    raise ValueError('cache_dir is None')

  main_dir = os.path.join(cache_dir, 'license_plate_detection_data')
  training_images_dir = os.path.join(main_dir, 'images')
  training_gt_dir = os.path.join(main_dir, 'annotations')

  dataset = []
  for gt_filepath in glob.glob(os.path.join(training_gt_dir, '*.txt')):
    image_id = os.path.split(gt_filepath)[1].split('.')[0]
    image_path = os.path.join(training_images_dir, image_id + '.jpg')
    lines = []
    with open(gt_filepath, 'r') as f:
      for row in f.read().split('\n'):
        current_line = []
        row = row.split(' ')
        character = row[-1][1:-1]

        x1, y1, x2, y1, x2, y2, x1, y2 = map(int, row[:8])
        current_line.append((np.array([[x1, y1], [x2, y1], [x2, y2], [x1, y2]]), character))
        lines.append(current_line)

    # Some lines only have illegible characters and if skip_illegible is True,
    # then these lines will be blank.
    lines = [line for line in lines if line]
    dataset.append((image_path, lines, 1))

  return dataset

사용하시는 custom dataset의 정확한 데이터셋의 형상을 알수없어서 정확한 문제 원인은 알 수 없지만 예상되는 가능성 중 하나는 위 함수에서는 jpg 파일 형태를 읽어오는데 답변주신내용으로는 데이터셋이 png 파일이라고 말씀해주신것으로보아 위 코드의 jpg를 읽어오는 부분을 png를 읽어오는 것으로 변경하지 않은것이 아닐까 싶습니다.

위 get 함수 안의 변수 하나하나에 값이 잘들어갔는지 단계적으로 체크해보시면서 디버깅해보시면 좋을 것 같습니다.

좋은 하루되세요~.

감사합니다.