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이전 포스팅에서는 mask를 coco dataset으로 변환했습니다.https://mightytedkim.tistory.com/215 Vision-AI) mask 이미지 coco datset으로 변환하기_mask2cocococo 이미지를 mask로 변환하는 법이 있다면, 그 반대도 있겠죠. 이번에는 mask 이미지를 이용해서 coco datset을 만들어보겠습니다.실행하고 나면 파일이 생성된 것을 확인할 수 있습니다.사용한 변mightytedkim.tistory.com 이번에는 반대로 mask를 coco로 변환해보겠습니다. 이제 확인해봐야겠죠.이전 포스팅에서 mask와 coco를 시가화하는 글을 썼는데 이걸 이용해볼게요1. https://mightytedkim.tistory.com/212 Vision-A..

coco 이미지를 mask로 변환하는 법이 있다면, 그 반대도 있겠죠. 이번에는 mask 이미지를 이용해서 coco datset을 만들어보겠습니다.실행하고 나면 파일이 생성된 것을 확인할 수 있습니다.사용한 변수는 아래와 같습니다여기서 주의할 점은 pixel 0의 경우 일반적으로 category_list에서 unlabeled 가 없는 값을 넣어줍니다.만약 넣으면 json 파일이 기가 단위로 나올 수 있어요. 잘 생성되었는지 확인해봐야겠죠?전에 포스팅했던 글의 class를 써보도록 하겠습니다.잘 나오는 것을 확인했습니다 :)https://mightytedkim.tistory.com/212  Vision-AI) coco dataset 시각화 하기 (코드 포함)coco dataset을 시각화하는데는 많은 방법..

이전 포스팅에서는 학습 전 mask를 확인하는 코드를 소개했어요https://mightytedkim.tistory.com/213 Vision-AI) Mask 정리해서 시각화하기(one-hot, show_channel)semantic segmentation에서mask가 제대로 만들어졌는지 궁금할 때가 있어요. 이걸 위해서 MaskViewer라는 class를 만들었어요. 원본 이미지와 mask 이미지만 보려고 할때는 아래처럼 show_channeld=False를 입력mightytedkim.tistory.com 이번에는 prediction도 함께 비교하는 코드를 소개하려고 해요 이전 포스팅에서의 MaskViewer를 사용해도, prediction mask를 똑같이 볼 수 있어요 하지만 어떤 class가 매칭이..

semantic segmentation에서mask가 제대로 만들어졌는지 궁금할 때가 있어요. 이걸 위해서 MaskViewer라는 class를 만들었어요. 원본 이미지와 mask 이미지만 보려고 할때는 아래처럼 show_channeld=False를 입력하면 됩니다. 채널 별로 보고 싶으면 show_channels=True를 입력하면 되요 코드는 아래와 같습니다.class MaskViewer: def __init__(self, input_img_dir, input_mask_dir, cat_names):#cat_names self.input_img_dir = input_img_dir self.input_mask_dir = input_mask_dir self.cat_n..

coco dataset을 시각화하는데는 많은 방법이 있습니다이번 포스팅에서는 소개하려고 합니다. 예상 독자는 아래와 같습니다1. coco datset 테스트가 필요하신 분2. 바로 사용할 수 있는 정리된 class가 필요하신 분 목차는 아래와 같습니다.1. matplotlib 사용 pycoco도 많이 사용하시는데, 저는 불편하더라고요. id값이 int가 아니면 오류를 뱉는다던가 제약들이 있어가지고.그래서 제가 편하게 사용하려고 아래 코드를 만들었습니다.import osimport jsonimport cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.patches import Polygonfrom collections import Co..

처음 Vision Model을 공부하다가, Yolo를 보면서 쉬워 보여 무시했는데Unet을 하면서 당황했던 경험을 정리했습니다 ( 이 글은 모델의 원리보다는 사용에 초점을 맞춥니다. ) .예상 독자는 아래와 같습니다.YOLO 말고 다른 Vision Model을 쓰시려는 분Semantic Segmentation을 처음 시작하는 분Unet을 처음부터 떠먹여 줄 글을 찾는 분.목차는 아래와 같습니다Semantic이란 무엇인가요? (Instance와 비교)데이터셋 구조는 어떻게 되나요? (Original & mask)Prediction은 어떻게 나오나요? (Binary vs Multi-class).제 목표는 아래와 같습니다.이 글을 끝까지 읽으면, 아래 그림이 무엇을 뜻하는..