'데이터 엔지니어'로 성장하기

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Semantic 5

Vision-AI) coco dataset을 mask로 변환하기_coco2mask

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..

AI/Vision 2024.05.08

Vision-AI) mask 이미지 coco datset으로 변환하기_mask2coco

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..

AI/Vision 2024.05.08

Vision-AI) prediction mask 시각화하기 (train용 mask와 class별로 비교)

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..

AI/Vision 2024.05.08

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 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..

AI/Vision 2024.05.08

AI-Vision) 데이터 엔지니어 AI 도전기 (1)_Semantic Segmentation #Unet #Instance와 차이

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..

AI/Vision 2024.04.14