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| --> | |
| # 객체 탐지 [[object-detection]] | |
| [[open-in-colab]] | |
| 객체 탐지는 이미지에서 인스턴스(예: 사람, 건물 또는 자동차)를 감지하는 컴퓨터 비전 작업입니다. 객체 탐지 모델은 이미지를 입력으로 받고 탐지된 바운딩 박스의 좌표와 관련된 레이블을 출력합니다. | |
| 하나의 이미지에는 여러 객체가 있을 수 있으며 각각은 자체적인 바운딩 박스와 레이블을 가질 수 있습니다(예: 차와 건물이 있는 이미지). | |
| 또한 각 객체는 이미지의 다른 부분에 존재할 수 있습니다(예: 이미지에 여러 대의 차가 있을 수 있음). | |
| 이 작업은 보행자, 도로 표지판, 신호등과 같은 것들을 감지하는 자율 주행에 일반적으로 사용됩니다. | |
| 다른 응용 분야로는 이미지 내 객체 수 계산 및 이미지 검색 등이 있습니다. | |
| 이 가이드에서 다음을 배울 것입니다: | |
| 1. 합성곱 백본(인풋 데이터의 특성을 추출하는 합성곱 네트워크)과 인코더-디코더 트랜스포머 모델을 결합한 [DETR](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/detr) 모델을 [CPPE-5](https://huggingface.co/datasets/cppe-5) 데이터 세트에 대해 미세조정 하기 | |
| 2. 미세조정 한 모델을 추론에 사용하기. | |
| <Tip> | |
| 이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 [작업 페이지](https://huggingface.co/tasks/object-detection)를 확인하는 것이 좋습니다. | |
| </Tip> | |
| 시작하기 전에 필요한 모든 라이브러리가 설치되어 있는지 확인하세요: | |
| ```bash | |
| pip install -q datasets transformers evaluate timm albumentations | |
| ``` | |
| 허깅페이스 허브에서 데이터 세트를 가져오기 위한 🤗 Datasets과 모델을 학습하기 위한 🤗 Transformers, 데이터를 증강하기 위한 `albumentations`를 사용합니다. | |
| DETR 모델의 합성곱 백본을 가져오기 위해서는 현재 `timm`이 필요합니다. | |
| 커뮤니티에 모델을 업로드하고 공유할 수 있도록 Hugging Face 계정에 로그인하는 것을 권장합니다. 프롬프트가 나타나면 토큰을 입력하여 로그인하세요: | |
| ```py | |
| >>> from huggingface_hub import notebook_login | |
| >>> notebook_login() | |
| ``` | |
| ## CPPE-5 데이터 세트 가져오기 [[load-the-CPPE-5-dataset]] | |
| [CPPE-5](https://huggingface.co/datasets/cppe-5) 데이터 세트는 COVID-19 대유행 상황에서 의료 전문인력 보호 장비(PPE)를 식별하는 어노테이션이 포함된 이미지를 담고 있습니다. | |
| 데이터 세트를 가져오세요: | |
| ```py | |
| >>> from datasets import load_dataset | |
| >>> cppe5 = load_dataset("cppe-5") | |
| >>> cppe5 | |
| DatasetDict({ | |
| train: Dataset({ | |
| features: ['image_id', 'image', 'width', 'height', 'objects'], | |
| num_rows: 1000 | |
| }) | |
| test: Dataset({ | |
| features: ['image_id', 'image', 'width', 'height', 'objects'], | |
| num_rows: 29 | |
| }) | |
| }) | |
| ``` | |
| 이 데이터 세트는 학습 세트 이미지 1,000개와 테스트 세트 이미지 29개를 갖고 있습니다. | |
| 데이터에 익숙해지기 위해, 예시가 어떻게 구성되어 있는지 살펴보세요. | |
| ```py | |
| >>> cppe5["train"][0] | |
| {'image_id': 15, | |
| 'image': <PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=943x663 at 0x7F9EC9E77C10>, | |
| 'width': 943, | |
| 'height': 663, | |
| 'objects': {'id': [114, 115, 116, 117], | |
| 'area': [3796, 1596, 152768, 81002], | |
| 'bbox': [[302.0, 109.0, 73.0, 52.0], | |
| [810.0, 100.0, 57.0, 28.0], | |
| [160.0, 31.0, 248.0, 616.0], | |
| [741.0, 68.0, 202.0, 401.0]], | |
| 'category': [4, 4, 0, 0]}} | |
| ``` | |
| 데이터 세트에 있는 예시는 다음의 영역을 가지고 있습니다: | |
| - `image_id`: 예시 이미지 id | |
| - `image`: 이미지를 포함하는 `PIL.Image.Image` 객체 | |
| - `width`: 이미지의 너비 | |
| - `height`: 이미지의 높이 | |
| - `objects`: 이미지 안의 객체들의 바운딩 박스 메타데이터를 포함하는 딕셔너리: | |
| - `id`: 어노테이션 id | |
| - `area`: 바운딩 박스의 면적 | |
| - `bbox`: 객체의 바운딩 박스 ([COCO 포맷](https://albumentations.ai/docs/getting_started/bounding_boxes_augmentation/#coco)으로) | |
| - `category`: 객체의 카테고리, 가능한 값으로는 `Coverall (0)`, `Face_Shield (1)`, `Gloves (2)`, `Goggles (3)` 및 `Mask (4)` 가 포함됩니다. | |
| `bbox` 필드가 DETR 모델이 요구하는 COCO 형식을 따른다는 것을 알 수 있습니다. | |
| 그러나 `objects` 내부의 필드 그룹은 DETR이 요구하는 어노테이션 형식과 다릅니다. 따라서 이 데이터를 학습에 사용하기 전에 전처리를 적용해야 합니다. | |
| 데이터를 더 잘 이해하기 위해서 데이터 세트에서 한 가지 예시를 시각화하세요. | |
| ```py | |
| >>> import numpy as np | |
| >>> import os | |
| >>> from PIL import Image, ImageDraw | |
| >>> image = cppe5["train"][0]["image"] | |
| >>> annotations = cppe5["train"][0]["objects"] | |
| >>> draw = ImageDraw.Draw(image) | |
| >>> categories = cppe5["train"].features["objects"].feature["category"].names | |
| >>> id2label = {index: x for index, x in enumerate(categories, start=0)} | |
| >>> label2id = {v: k for k, v in id2label.items()} | |
| >>> for i in range(len(annotations["id"])): | |
| ... box = annotations["bbox"][i - 1] | |
| ... class_idx = annotations["category"][i - 1] | |
| ... x, y, w, h = tuple(box) | |
| ... draw.rectangle((x, y, x + w, y + h), outline="red", width=1) | |
| ... draw.text((x, y), id2label[class_idx], fill="white") | |
| >>> image | |
| ``` | |
| <div class="flex justify-center"> | |
| <img src="https://i.imgur.com/TdaqPJO.png" alt="CPPE-5 Image Example"/> | |
| </div> | |
| 바운딩 박스와 연결된 레이블을 시각화하려면 데이터 세트의 메타 데이터, 특히 `category` 필드에서 레이블을 가져와야 합니다. | |
| 또한 레이블 ID를 레이블 클래스에 매핑하는 `id2label`과 반대로 매핑하는 `label2id` 딕셔너리를 만들어야 합니다. | |
| 모델을 설정할 때 이러한 매핑을 사용할 수 있습니다. 이러한 매핑은 허깅페이스 허브에서 모델을 공유했을 때 다른 사람들이 재사용할 수 있습니다. | |
| 데이터를 더 잘 이해하기 위한 최종 단계로, 잠재적인 문제를 찾아보세요. | |
| 객체 감지를 위한 데이터 세트에서 자주 발생하는 문제 중 하나는 바운딩 박스가 이미지의 가장자리를 넘어가는 것입니다. | |
| 이러한 바운딩 박스를 "넘어가는 것(run away)"은 훈련 중에 오류를 발생시킬 수 있기에 이 단계에서 처리해야 합니다. | |
| 이 데이터 세트에도 같은 문제가 있는 몇 가지 예가 있습니다. 이 가이드에서는 간단하게하기 위해 데이터에서 이러한 이미지를 제거합니다. | |
| ```py | |
| >>> remove_idx = [590, 821, 822, 875, 876, 878, 879] | |
| >>> keep = [i for i in range(len(cppe5["train"])) if i not in remove_idx] | |
| >>> cppe5["train"] = cppe5["train"].select(keep) | |
| ``` | |
| ## 데이터 전처리하기 [[preprocess-the-data]] | |
| 모델을 미세 조정 하려면, 미리 학습된 모델에서 사용한 전처리 방식과 정확하게 일치하도록 사용할 데이터를 전처리해야 합니다. | |
| [`AutoImageProcessor`]는 이미지 데이터를 처리하여 DETR 모델이 학습에 사용할 수 있는 `pixel_values`, `pixel_mask`, 그리고 `labels`를 생성하는 작업을 담당합니다. | |
| 이 이미지 프로세서에는 걱정하지 않아도 되는 몇 가지 속성이 있습니다: | |
| - `image_mean = [0.485, 0.456, 0.406 ]` | |
| - `image_std = [0.229, 0.224, 0.225]` | |
| 이 값들은 모델 사전 훈련 중 이미지를 정규화하는 데 사용되는 평균과 표준 편차입니다. | |
| 이 값들은 추론 또는 사전 훈련된 이미지 모델을 세밀하게 조정할 때 복제해야 하는 중요한 값입니다. | |
| 사전 훈련된 모델과 동일한 체크포인트에서 이미지 프로세서를 인스턴스화합니다. | |
| ```py | |
| >>> from transformers import AutoImageProcessor | |
| >>> checkpoint = "facebook/detr-resnet-50" | |
| >>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(checkpoint) | |
| ``` | |
| `image_processor`에 이미지를 전달하기 전에, 데이터 세트에 두 가지 전처리를 적용해야 합니다: | |
| - 이미지 증강 | |
| - DETR 모델의 요구에 맞게 어노테이션을 다시 포맷팅 | |
| 첫째로, 모델이 학습 데이터에 과적합 되지 않도록 데이터 증강 라이브러리 중 아무거나 사용하여 변환을 적용할 수 있습니다. 여기에서는 [Albumentations](https://albumentations.ai/docs/) 라이브러리를 사용합니다... | |
| 이 라이브러리는 변환을 이미지에 적용하고 바운딩 박스를 적절하게 업데이트하도록 보장합니다. | |
| 🤗 Datasets 라이브러리 문서에는 [객체 탐지를 위해 이미지를 보강하는 방법에 대한 자세한 가이드](https://huggingface.co/docs/datasets/object_detection)가 있으며, | |
| 이 예제와 정확히 동일한 데이터 세트를 사용합니다. 여기서는 각 이미지를 (480, 480) 크기로 조정하고, 좌우로 뒤집고, 밝기를 높이는 동일한 접근법을 적용합니다: | |
| ```py | |
| >>> import albumentations | |
| >>> import numpy as np | |
| >>> import torch | |
| >>> transform = albumentations.Compose( | |
| ... [ | |
| ... albumentations.Resize(480, 480), | |
| ... albumentations.HorizontalFlip(p=1.0), | |
| ... albumentations.RandomBrightnessContrast(p=1.0), | |
| ... ], | |
| ... bbox_params=albumentations.BboxParams(format="coco", label_fields=["category"]), | |
| ... ) | |
| ``` | |
| 이미지 프로세서는 어노테이션이 다음과 같은 형식일 것으로 예상합니다: `{'image_id': int, 'annotations': list[Dict]}`, 여기서 각 딕셔너리는 COCO 객체 어노테이션입니다. 단일 예제에 대해 어노테이션의 형식을 다시 지정하는 함수를 추가해 보겠습니다: | |
| ```py | |
| >>> def formatted_anns(image_id, category, area, bbox): | |
| ... annotations = [] | |
| ... for i in range(0, len(category)): | |
| ... new_ann = { | |
| ... "image_id": image_id, | |
| ... "category_id": category[i], | |
| ... "isCrowd": 0, | |
| ... "area": area[i], | |
| ... "bbox": list(bbox[i]), | |
| ... } | |
| ... annotations.append(new_ann) | |
| ... return annotations | |
| ``` | |
| 이제 이미지와 어노테이션 전처리 변환을 결합하여 예제 배치에 사용할 수 있습니다: | |
| ```py | |
| >>> # transforming a batch | |
| >>> def transform_aug_ann(examples): | |
| ... image_ids = examples["image_id"] | |
| ... images, bboxes, area, categories = [], [], [], [] | |
| ... for image, objects in zip(examples["image"], examples["objects"]): | |
| ... image = np.array(image.convert("RGB"))[:, :, ::-1] | |
| ... out = transform(image=image, bboxes=objects["bbox"], category=objects["category"]) | |
| ... area.append(objects["area"]) | |
| ... images.append(out["image"]) | |
| ... bboxes.append(out["bboxes"]) | |
| ... categories.append(out["category"]) | |
| ... targets = [ | |
| ... {"image_id": id_, "annotations": formatted_anns(id_, cat_, ar_, box_)} | |
| ... for id_, cat_, ar_, box_ in zip(image_ids, categories, area, bboxes) | |
| ... ] | |
| ... return image_processor(images=images, annotations=targets, return_tensors="pt") | |
| ``` | |
| 이전 단계에서 만든 전처리 함수를 🤗 Datasets의 [`~datasets.Dataset.with_transform`] 메소드를 사용하여 데이터 세트 전체에 적용합니다. | |
| 이 메소드는 데이터 세트의 요소를 가져올 때마다 전처리 함수를 적용합니다. | |
| 이 시점에서는 전처리 후 데이터 세트에서 예시 하나를 가져와서 변환 후 모양이 어떻게 되는지 확인해 볼 수 있습니다. | |
| 이때, `pixel_values` 텐서, `pixel_mask` 텐서, 그리고 `labels`로 구성된 텐서가 있어야 합니다. | |
| ```py | |
| >>> cppe5["train"] = cppe5["train"].with_transform(transform_aug_ann) | |
| >>> cppe5["train"][15] | |
| {'pixel_values': tensor([[[ 0.9132, 0.9132, 0.9132, ..., -1.9809, -1.9809, -1.9809], | |
| [ 0.9132, 0.9132, 0.9132, ..., -1.9809, -1.9809, -1.9809], | |
| [ 0.9132, 0.9132, 0.9132, ..., -1.9638, -1.9638, -1.9638], | |
| ..., | |
| [-1.5699, -1.5699, -1.5699, ..., -1.9980, -1.9980, -1.9980], | |
| [-1.5528, -1.5528, -1.5528, ..., -1.9980, -1.9809, -1.9809], | |
| [-1.5528, -1.5528, -1.5528, ..., -1.9980, -1.9809, -1.9809]], | |
| [[ 1.3081, 1.3081, 1.3081, ..., -1.8431, -1.8431, -1.8431], | |
| [ 1.3081, 1.3081, 1.3081, ..., -1.8431, -1.8431, -1.8431], | |
| [ 1.3081, 1.3081, 1.3081, ..., -1.8256, -1.8256, -1.8256], | |
| ..., | |
| [-1.3179, -1.3179, -1.3179, ..., -1.8606, -1.8606, -1.8606], | |
| [-1.3004, -1.3004, -1.3004, ..., -1.8606, -1.8431, -1.8431], | |
| [-1.3004, -1.3004, -1.3004, ..., -1.8606, -1.8431, -1.8431]], | |
| [[ 1.4200, 1.4200, 1.4200, ..., -1.6476, -1.6476, -1.6476], | |
| [ 1.4200, 1.4200, 1.4200, ..., -1.6476, -1.6476, -1.6476], | |
| [ 1.4200, 1.4200, 1.4200, ..., -1.6302, -1.6302, -1.6302], | |
| ..., | |
| [-1.0201, -1.0201, -1.0201, ..., -1.5604, -1.5604, -1.5604], | |
| [-1.0027, -1.0027, -1.0027, ..., -1.5604, -1.5430, -1.5430], | |
| [-1.0027, -1.0027, -1.0027, ..., -1.5604, -1.5430, -1.5430]]]), | |
| 'pixel_mask': tensor([[1, 1, 1, ..., 1, 1, 1], | |
| [1, 1, 1, ..., 1, 1, 1], | |
| [1, 1, 1, ..., 1, 1, 1], | |
| ..., | |
| [1, 1, 1, ..., 1, 1, 1], | |
| [1, 1, 1, ..., 1, 1, 1], | |
| [1, 1, 1, ..., 1, 1, 1]]), | |
| 'labels': {'size': tensor([800, 800]), 'image_id': tensor([756]), 'class_labels': tensor([4]), 'boxes': tensor([[0.7340, 0.6986, 0.3414, 0.5944]]), 'area': tensor([519544.4375]), 'iscrowd': tensor([0]), 'orig_size': tensor([480, 480])}} | |
| ``` | |
| 각각의 이미지를 성공적으로 증강하고 이미지의 어노테이션을 준비했습니다. | |
| 그러나 전처리는 아직 끝나지 않았습니다. 마지막 단계로, 이미지를 배치로 만들 사용자 정의 `collate_fn`을 생성합니다. | |
| 해당 배치에서 가장 큰 이미지에 이미지(현재 `pixel_values` 인)를 패드하고, 실제 픽셀(1)과 패딩(0)을 나타내기 위해 그에 해당하는 새로운 `pixel_mask`를 생성해야 합니다. | |
| ```py | |
| >>> def collate_fn(batch): | |
| ... pixel_values = [item["pixel_values"] for item in batch] | |
| ... encoding = image_processor.pad(pixel_values, return_tensors="pt") | |
| ... labels = [item["labels"] for item in batch] | |
| ... batch = {} | |
| ... batch["pixel_values"] = encoding["pixel_values"] | |
| ... batch["pixel_mask"] = encoding["pixel_mask"] | |
| ... batch["labels"] = labels | |
| ... return batch | |
| ``` | |
| ## DETR 모델 학습시키기 [[training-the-DETR-model]] | |
| 이전 섹션에서 대부분의 작업을 수행하여 이제 모델을 학습할 준비가 되었습니다! | |
| 이 데이터 세트의 이미지는 리사이즈 후에도 여전히 용량이 크기 때문에, 이 모델을 미세 조정 하려면 적어도 하나의 GPU가 필요합니다. | |
| 학습은 다음의 단계를 수행합니다: | |
| 1. [`AutoModelForObjectDetection`]을 사용하여 전처리와 동일한 체크포인트를 사용하여 모델을 가져옵니다. | |
| 2. [`TrainingArguments`]에서 학습 하이퍼파라미터를 정의합니다. | |
| 3. 모델, 데이터 세트, 이미지 프로세서 및 데이터 콜레이터와 함께 [`Trainer`]에 훈련 인수를 전달합니다. | |
| 4. [`~Trainer.train`]를 호출하여 모델을 미세 조정 합니다. | |
| 전처리에 사용한 체크포인트와 동일한 체크포인트에서 모델을 가져올 때, 데이터 세트의 메타데이터에서 만든 `label2id`와 `id2label` 매핑을 전달해야 합니다. | |
| 또한, `ignore_mismatched_sizes=True`를 지정하여 기존 분류 헤드(모델에서 분류에 사용되는 마지막 레이어)를 새 분류 헤드로 대체합니다. | |
| ```py | |
| >>> from transformers import AutoModelForObjectDetection | |
| >>> model = AutoModelForObjectDetection.from_pretrained( | |
| ... checkpoint, | |
| ... id2label=id2label, | |
| ... label2id=label2id, | |
| ... ignore_mismatched_sizes=True, | |
| ... ) | |
| ``` | |
| [`TrainingArguments`]에서 `output_dir`을 사용하여 모델을 저장할 위치를 지정한 다음, 필요에 따라 하이퍼파라미터를 구성하세요. | |
| 사용하지 않는 열을 제거하지 않도록 주의해야 합니다. 만약 `remove_unused_columns`가 `True`일 경우 이미지 열이 삭제됩니다. | |
| 이미지 열이 없는 경우 `pixel_values`를 생성할 수 없기 때문에 `remove_unused_columns`를 `False`로 설정해야 합니다. | |
| 모델을 Hub에 업로드하여 공유하려면 `push_to_hub`를 `True`로 설정하십시오(허깅페이스에 로그인하여 모델을 업로드해야 합니다). | |
| ```py | |
| >>> from transformers import TrainingArguments | |
| >>> training_args = TrainingArguments( | |
| ... output_dir="detr-resnet-50_finetuned_cppe5", | |
| ... per_device_train_batch_size=8, | |
| ... num_train_epochs=10, | |
| ... fp16=True, | |
| ... save_steps=200, | |
| ... logging_steps=50, | |
| ... learning_rate=1e-5, | |
| ... weight_decay=1e-4, | |
| ... save_total_limit=2, | |
| ... remove_unused_columns=False, | |
| ... push_to_hub=True, | |
| ... ) | |
| ``` | |
| 마지막으로 `model`, `training_args`, `collate_fn`, `image_processor`와 데이터 세트(`cppe5`)를 모두 가져온 후, [`~transformers.Trainer.train`]를 호출합니다. | |
| ```py | |
| >>> from transformers import Trainer | |
| >>> trainer = Trainer( | |
| ... model=model, | |
| ... args=training_args, | |
| ... data_collator=collate_fn, | |
| ... train_dataset=cppe5["train"], | |
| ... processing_class=image_processor, | |
| ... ) | |
| >>> trainer.train() | |
| ``` | |
| `training_args`에서 `push_to_hub`를 `True`로 설정한 경우, 학습 체크포인트는 허깅페이스 허브에 업로드됩니다. | |
| 학습 완료 후, [`~transformers.Trainer.push_to_hub`] 메소드를 호출하여 최종 모델을 허깅페이스 허브에 업로드합니다. | |
| ```py | |
| >>> trainer.push_to_hub() | |
| ``` | |
| ## 평가하기 [[evaluate]] | |
| 객체 탐지 모델은 일반적으로 일련의 <a href="https://cocodataset.org/#detection-eval">COCO-스타일 지표</a>로 평가됩니다. | |
| 기존에 구현된 평가 지표 중 하나를 사용할 수도 있지만, 여기에서는 허깅페이스 허브에 푸시한 최종 모델을 평가하는 데 `torchvision`에서 제공하는 평가 지표를 사용합니다. | |
| `torchvision` 평가자(evaluator)를 사용하려면 실측값인 COCO 데이터 세트를 준비해야 합니다. | |
| COCO 데이터 세트를 빌드하는 API는 데이터를 특정 형식으로 저장해야 하므로, 먼저 이미지와 어노테이션을 디스크에 저장해야 합니다. | |
| 학습을 위해 데이터를 준비할 때와 마찬가지로, cppe5["test"]에서의 어노테이션은 포맷을 맞춰야 합니다. 그러나 이미지는 그대로 유지해야 합니다. | |
| 평가 단계는 약간의 작업이 필요하지만, 크게 세 가지 주요 단계로 나눌 수 있습니다. | |
| 먼저, `cppe5["test"]` 세트를 준비합니다: 어노테이션을 포맷에 맞게 만들고 데이터를 디스크에 저장합니다. | |
| ```py | |
| >>> import json | |
| >>> # format annotations the same as for training, no need for data augmentation | |
| >>> def val_formatted_anns(image_id, objects): | |
| ... annotations = [] | |
| ... for i in range(0, len(objects["id"])): | |
| ... new_ann = { | |
| ... "id": objects["id"][i], | |
| ... "category_id": objects["category"][i], | |
| ... "iscrowd": 0, | |
| ... "image_id": image_id, | |
| ... "area": objects["area"][i], | |
| ... "bbox": objects["bbox"][i], | |
| ... } | |
| ... annotations.append(new_ann) | |
| ... return annotations | |
| >>> # Save images and annotations into the files torchvision.datasets.CocoDetection expects | |
| >>> def save_cppe5_annotation_file_images(cppe5): | |
| ... output_json = {} | |
| ... path_output_cppe5 = f"{os.getcwd()}/cppe5/" | |
| ... if not os.path.exists(path_output_cppe5): | |
| ... os.makedirs(path_output_cppe5) | |
| ... path_anno = os.path.join(path_output_cppe5, "cppe5_ann.json") | |
| ... categories_json = [{"supercategory": "none", "id": id, "name": id2label[id]} for id in id2label] | |
| ... output_json["images"] = [] | |
| ... output_json["annotations"] = [] | |
| ... for example in cppe5: | |
| ... ann = val_formatted_anns(example["image_id"], example["objects"]) | |
| ... output_json["images"].append( | |
| ... { | |
| ... "id": example["image_id"], | |
| ... "width": example["image"].width, | |
| ... "height": example["image"].height, | |
| ... "file_name": f"{example['image_id']}.png", | |
| ... } | |
| ... ) | |
| ... output_json["annotations"].extend(ann) | |
| ... output_json["categories"] = categories_json | |
| ... with open(path_anno, "w") as file: | |
| ... json.dump(output_json, file, ensure_ascii=False, indent=4) | |
| ... for im, img_id in zip(cppe5["image"], cppe5["image_id"]): | |
| ... path_img = os.path.join(path_output_cppe5, f"{img_id}.png") | |
| ... im.save(path_img) | |
| ... return path_output_cppe5, path_anno | |
| ``` | |
| 다음으로, `cocoevaluator`와 함께 사용할 수 있는 `CocoDetection` 클래스의 인스턴스를 준비합니다. | |
| ```py | |
| >>> import torchvision | |
| >>> class CocoDetection(torchvision.datasets.CocoDetection): | |
| ... def __init__(self, img_folder, image_processor, ann_file): | |
| ... super().__init__(img_folder, ann_file) | |
| ... self.image_processor = image_processor | |
| ... def __getitem__(self, idx): | |
| ... # read in PIL image and target in COCO format | |
| ... img, target = super(CocoDetection, self).__getitem__(idx) | |
| ... # preprocess image and target: converting target to DETR format, | |
| ... # resizing + normalization of both image and target) | |
| ... image_id = self.ids[idx] | |
| ... target = {"image_id": image_id, "annotations": target} | |
| ... encoding = self.image_processor(images=img, annotations=target, return_tensors="pt") | |
| ... pixel_values = encoding["pixel_values"].squeeze() # remove batch dimension | |
| ... target = encoding["labels"][0] # remove batch dimension | |
| ... return {"pixel_values": pixel_values, "labels": target} | |
| >>> im_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("devonho/detr-resnet-50_finetuned_cppe5") | |
| >>> path_output_cppe5, path_anno = save_cppe5_annotation_file_images(cppe5["test"]) | |
| >>> test_ds_coco_format = CocoDetection(path_output_cppe5, im_processor, path_anno) | |
| ``` | |
| 마지막으로, 평가 지표를 가져와서 평가를 실행합니다. | |
| ```py | |
| >>> import evaluate | |
| >>> from tqdm import tqdm | |
| >>> model = AutoModelForObjectDetection.from_pretrained("devonho/detr-resnet-50_finetuned_cppe5") | |
| >>> module = evaluate.load("ybelkada/cocoevaluate", coco=test_ds_coco_format.coco) | |
| >>> val_dataloader = torch.utils.data.DataLoader( | |
| ... test_ds_coco_format, batch_size=8, shuffle=False, num_workers=4, collate_fn=collate_fn | |
| ... ) | |
| >>> with torch.no_grad(): | |
| ... for idx, batch in enumerate(tqdm(val_dataloader)): | |
| ... pixel_values = batch["pixel_values"] | |
| ... pixel_mask = batch["pixel_mask"] | |
| ... labels = [ | |
| ... {k: v for k, v in t.items()} for t in batch["labels"] | |
| ... ] # these are in DETR format, resized + normalized | |
| ... # forward pass | |
| ... outputs = model(pixel_values=pixel_values, pixel_mask=pixel_mask) | |
| ... orig_target_sizes = torch.stack([target["orig_size"] for target in labels], dim=0) | |
| ... results = im_processor.post_process(outputs, orig_target_sizes) # convert outputs of model to Pascal VOC format (xmin, ymin, xmax, ymax) | |
| ... module.add(prediction=results, reference=labels) | |
| ... del batch | |
| >>> results = module.compute() | |
| >>> print(results) | |
| Accumulating evaluation results... | |
| DONE (t=0.08s). | |
| IoU metric: bbox | |
| Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.352 | |
| Average Precision (AP) @[ IoU=0.50 | area= all | maxDets=100 ] = 0.681 | |
| Average Precision (AP) @[ IoU=0.75 | area= all | maxDets=100 ] = 0.292 | |
| Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.168 | |
| Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.208 | |
| Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.429 | |
| Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets= 1 ] = 0.274 | |
| Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets= 10 ] = 0.484 | |
| Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.501 | |
| Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.191 | |
| Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.323 | |
| Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.590 | |
| ``` | |
| 이러한 결과는 [`~transformers.TrainingArguments`]의 하이퍼파라미터를 조정하여 더욱 개선될 수 있습니다. 한번 시도해 보세요! | |
| ## 추론하기 [[inference]] | |
| DETR 모델을 미세 조정 및 평가하고, 허깅페이스 허브에 업로드 했으므로 추론에 사용할 수 있습니다. | |
| 미세 조정된 모델을 추론에 사용하는 가장 간단한 방법은 [`pipeline`]에서 모델을 사용하는 것입니다. | |
| 모델과 함께 객체 탐지를 위한 파이프라인을 인스턴스화하고, 이미지를 전달하세요: | |
| ```py | |
| >>> from transformers import pipeline | |
| >>> import requests | |
| >>> url = "https://i.imgur.com/2lnWoly.jpg" | |
| >>> image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw) | |
| >>> obj_detector = pipeline("object-detection", model="devonho/detr-resnet-50_finetuned_cppe5") | |
| >>> obj_detector(image) | |
| ``` | |
| 만약 원한다면 수동으로 `pipeline`의 결과를 재현할 수 있습니다: | |
| ```py | |
| >>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("devonho/detr-resnet-50_finetuned_cppe5") | |
| >>> model = AutoModelForObjectDetection.from_pretrained("devonho/detr-resnet-50_finetuned_cppe5") | |
| >>> with torch.no_grad(): | |
| ... inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt") | |
| ... outputs = model(**inputs) | |
| ... target_sizes = torch.tensor([image.size[::-1]]) | |
| ... results = image_processor.post_process_object_detection(outputs, threshold=0.5, target_sizes=target_sizes)[0] | |
| >>> for score, label, box in zip(results["scores"], results["labels"], results["boxes"]): | |
| ... box = [round(i, 2) for i in box.tolist()] | |
| ... print( | |
| ... f"Detected {model.config.id2label[label.item()]} with confidence " | |
| ... f"{round(score.item(), 3)} at location {box}" | |
| ... ) | |
| Detected Coverall with confidence 0.566 at location [1215.32, 147.38, 4401.81, 3227.08] | |
| Detected Mask with confidence 0.584 at location [2449.06, 823.19, 3256.43, 1413.9] | |
| ``` | |
| 결과를 시각화하겠습니다: | |
| ```py | |
| >>> draw = ImageDraw.Draw(image) | |
| >>> for score, label, box in zip(results["scores"], results["labels"], results["boxes"]): | |
| ... box = [round(i, 2) for i in box.tolist()] | |
| ... x, y, x2, y2 = tuple(box) | |
| ... draw.rectangle((x, y, x2, y2), outline="red", width=1) | |
| ... draw.text((x, y), model.config.id2label[label.item()], fill="white") | |
| >>> image | |
| ``` | |
| <div class="flex justify-center"> | |
| <img src="https://i.imgur.com/4QZnf9A.png" alt="Object detection result on a new image"/> | |
| </div> | |