μ½˜ν…μΈ λ‘œ κ±΄λ„ˆλ›°κΈ°

Roboflow

Roboflow μ—λŠ” 컴퓨터 λΉ„μ „ λͺ¨λΈμ„ κ΅¬μΆ•ν•˜κ³  λ°°ν¬ν•˜λŠ” 데 ν•„μš”ν•œ λͺ¨λ“  것이 ν¬ν•¨λ˜μ–΄ μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. νŒŒμ΄ν”„λΌμΈμ˜ μ–΄λŠ λ‹¨κ³„μ—μ„œλ“  API와 SDK둜 Roboflow 에 μ—°κ²°ν•˜κ±°λ‚˜, μ—”λ“œνˆ¬μ—”λ“œ μΈν„°νŽ˜μ΄μŠ€λ₯Ό μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ μ΄λ―Έμ§€μ—μ„œ 좔둠에 이λ₯΄λŠ” 전체 ν”„λ‘œμ„ΈμŠ€λ₯Ό μžλ™ν™”ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 데이터 라벨링, λͺ¨λΈ νŠΈλ ˆμ΄λ‹, λͺ¨λΈ 배포 λ“± ν•„μš”ν•œ 것이 무엇이든 Roboflow 은 ν”„λ‘œμ νŠΈμ— λ§žμΆ€ν˜• 컴퓨터 λΉ„μ „ μ†”λ£¨μ…˜μ„ λ„μž…ν•  수 μžˆλŠ” λΉŒλ”© 블둝을 μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€.

λΌμ΄μ„ μŠ€

Ultralytics λŠ” 두 가지 λΌμ΄μ„ μŠ€ μ˜΅μ…˜μ„ μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€:

μžμ„Έν•œ λ‚΄μš©μ€ Ultralytics λΌμ΄μ„ μŠ€λ₯Ό μ°Έμ‘°ν•˜μ„Έμš”.

이 κ°€μ΄λ“œμ—μ„œλŠ” μ‚¬μš©μž 지정 Ultralytics YOLOv8 λͺ¨λΈμ„ ν•™μŠ΅ν•˜λŠ” 데 μ‚¬μš©ν•  데이터λ₯Ό μ°Ύκ³ , λ ˆμ΄λΈ”μ„ μ§€μ •ν•˜κ³ , μ •λ¦¬ν•˜λŠ” 방법을 μ†Œκ°œν•©λ‹ˆλ‹€. μ•„λž˜ λͺ©μ°¨λ₯Ό μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ νŠΉμ • μ„Ήμ…˜μœΌλ‘œ λ°”λ‘œ μ΄λ™ν•˜μ„Έμš”:

  • μ‚¬μš©μž 지정 YOLOv8 λͺ¨λΈ ν•™μŠ΅μ„ μœ„ν•œ 데이터 μˆ˜μ§‘
  • YOLOv8 ν˜•μ‹μ˜ 데이터 μ—…λ‘œλ“œ, λ³€ν™˜ 및 라벨 지정
  • λͺ¨λΈ 견고성을 μœ„ν•œ 데이터 사전 처리 및 보강
  • 데이터 μ„ΈνŠΈ 관리 YOLOv8
  • λͺ¨λΈ ν•™μŠ΅μ„ μœ„ν•΄ 40개 μ΄μƒμ˜ ν˜•μ‹μœΌλ‘œ 데이터 내보내기
  • ν…ŒμŠ€νŠΈ 및 배포λ₯Ό μœ„ν•΄ μ‚¬μš©μž 지정 YOLOv8 λͺ¨λΈ κ°€μ€‘μΉ˜λ₯Ό μ—…λ‘œλ“œν•˜μ„Έμš”.
  • μ‚¬μš©μž 지정 YOLOv8 λͺ¨λΈ ν•™μŠ΅μ„ μœ„ν•œ 데이터 μˆ˜μ§‘

Roboflow λŠ” YOLOv8 λͺ¨λΈμ— λŒ€ν•œ 데이터λ₯Ό μˆ˜μ§‘ν•˜λŠ” 데 도움이 λ˜λŠ” 두 가지 μ„œλΉ„μŠ€λ₯Ό μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€: μœ λ‹ˆλ²„μŠ€ 및 μˆ˜μ§‘.

μœ λ‹ˆλ²„μŠ€μ—λŠ” 총 1μ–΅ κ°œκ°€ λ„˜λŠ” 이미지가 ν¬ν•¨λœ 25만 개 μ΄μƒμ˜ λΉ„μ „ 데이터 μ„ΈνŠΈκ°€ μžˆλŠ” 온라인 μ €μž₯μ†Œμž…λ‹ˆλ‹€.

Roboflow μœ λ‹ˆλ²„μŠ€

무료 Roboflow 계정을 μ‚¬μš©ν•˜λ©΄ μœ λ‹ˆλ²„μŠ€μ—μ„œ μ‚¬μš© κ°€λŠ₯ν•œ λͺ¨λ“  λ°μ΄ν„°μ„ΈνŠΈλ₯Ό 내보낼 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. λ°μ΄ν„°μ„ΈνŠΈλ₯Ό 내보내렀면 λ°μ΄ν„°μ„ΈνŠΈμ—μ„œ '이 λ°μ΄ν„°μ„ΈνŠΈ λ‹€μš΄λ‘œλ“œ' λ²„νŠΌμ„ ν΄λ¦­ν•©λ‹ˆλ‹€.

Roboflow μœ λ‹ˆλ²„μŠ€ 데이터 μ„ΈνŠΈ 내보내기

YOLOv8 의 경우 내보내기 ν˜•μ‹μœΌλ‘œ "YOLOv8"을 μ„ νƒν•©λ‹ˆλ‹€:

Roboflow μœ λ‹ˆλ²„μŠ€ 데이터 μ„ΈνŠΈ 내보내기

μœ λ‹ˆλ²„μŠ€μ—λŠ” Roboflow 에 μ—…λ‘œλ“œλœ λͺ¨λ“  곡개 λ―Έμ„Έ μ‘°μ •λœ YOLOv8 λͺ¨λΈμ„ μ§‘κ³„ν•˜λŠ” νŽ˜μ΄μ§€λ„ μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 이 νŽ˜μ΄μ§€λ₯Ό μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ ν…ŒμŠ€νŠΈ λ˜λŠ” μžλ™ν™”λœ 데이터 라벨링에 μ‚¬μš©ν•  수 μžˆλŠ” 사전 ν•™μŠ΅λœ λͺ¨λΈμ„ νƒμƒ‰ν•˜κ±°λ‚˜ Roboflow μΆ”λ‘ μœΌλ‘œ ν”„λ‘œν† νƒ€μ΄ν•‘ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

이미지λ₯Ό 직접 μˆ˜μ§‘ν•˜λ €λ©΄ μ—£μ§€μ—μ„œ 웹캠을 μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ 이미지λ₯Ό μžλ™μœΌλ‘œ μˆ˜μ§‘ν•  수 μžˆλŠ” μ˜€ν”ˆ μ†ŒμŠ€ ν”„λ‘œμ νŠΈμΈ Collectλ₯Ό μ‚¬μš©ν•΄ λ³΄μ„Έμš”. Collectμ—μ„œ ν…μŠ€νŠΈ λ˜λŠ” 이미지 ν”„λ‘¬ν”„νŠΈλ₯Ό μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ μ–΄λ–€ 데이터λ₯Ό μˆ˜μ§‘ν•΄μ•Ό ν•˜λŠ”μ§€ μ§€μ‹œν•  수 μžˆμœΌλ―€λ‘œ λΉ„μ „ λͺ¨λΈμ„ κ΅¬μΆ•ν•˜λŠ” 데 ν•„μš”ν•œ μœ μš©ν•œ λ°μ΄ν„°λ§Œ μΊ‘μ²˜ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

YOLOv8 ν˜•μ‹μ˜ 데이터 μ—…λ‘œλ“œ, λ³€ν™˜ 및 라벨 지정

Roboflow AnnotateλŠ” 객체 감지, λΆ„λ₯˜ 및 μ„ΈλΆ„ν™”λ₯Ό μœ„ν•΄ 이미지에 라벨을 μ§€μ •ν•˜λŠ” 데 μ‚¬μš©ν•  수 μžˆλŠ” 온라인 주석 λ„κ΅¬μž…λ‹ˆλ‹€.

YOLOv8 개체 감지, μΈμŠ€ν„΄μŠ€ μ„ΈλΆ„ν™” λ˜λŠ” λΆ„λ₯˜ λͺ¨λΈμ— 데이터에 λ ˆμ΄λΈ”μ„ μ§€μ •ν•˜λ €λ©΄ λ¨Όμ € Roboflow μ—μ„œ ν”„λ‘œμ νŠΈλ₯Ό μƒμ„±ν•©λ‹ˆλ‹€.

Roboflow ν”„λ‘œμ νŠΈ λ§Œλ“€κΈ°

그런 λ‹€μŒ, 이미지와 λ‹€λ₯Έ λ„κ΅¬μ—μ„œκ°€μ Έμ˜¨ κΈ°μ‘΄ 주석(μ§€μ›λ˜λŠ” 40개 μ΄μƒμ˜ κ°€μ Έμ˜€κΈ° ν˜•μ‹ 쀑 ν•˜λ‚˜ μ‚¬μš©)을 Roboflow 에 μ—…λ‘œλ“œν•©λ‹ˆλ‹€.

λ‹€μŒ μ£Όμ†Œλ‘œ 이미지 μ—…λ‘œλ“œ Roboflow

이미지λ₯Ό μ—…λ‘œλ“œν•œ ν›„ 주석 달기 νŽ˜μ΄μ§€μ—μ„œ μ—…λ‘œλ“œν•œ μ΄λ―Έμ§€μ˜ 일괄 처리λ₯Ό μ„ νƒν•©λ‹ˆλ‹€. 그런 λ‹€μŒ '주석 달기 μ‹œμž‘'을 ν΄λ¦­ν•˜μ—¬ 이미지에 라벨을 μ§€μ •ν•©λ‹ˆλ‹€.

경계 μƒμžλ‘œ λ ˆμ΄λΈ”μ„ μ§€μ •ν•˜λ €λ©΄ B ν‚€λ₯Ό λˆ„λ₯΄κ±°λ‚˜ μ‚¬μ΄λ“œλ°”μ—μ„œ μƒμž μ•„μ΄μ½˜μ„ ν΄λ¦­ν•©λ‹ˆλ‹€. 경계 μƒμžλ₯Ό μ‹œμž‘ν•˜λ €λŠ” 지점을 ν΄λ¦­ν•œ λ‹€μŒ λ“œλž˜κ·Έν•˜μ—¬ μƒμžλ₯Ό λ§Œλ“­λ‹ˆλ‹€:

이미지에 주석 달기 Roboflow

주석을 μƒμ„±ν•˜λ©΄ 주석에 μ‚¬μš©ν•  클래슀λ₯Ό μ„ νƒν•˜λΌλŠ” νŒμ—…μ΄ λ‚˜νƒ€λ‚©λ‹ˆλ‹€.

λ‹€κ°ν˜•μœΌλ‘œ λ ˆμ΄λΈ”μ„ μ§€μ •ν•˜λ €λ©΄ P ν‚€λ₯Ό λˆ„λ₯΄κ±°λ‚˜ μ‚¬μ΄λ“œλ°”μ˜ λ‹€κ°ν˜• μ•„μ΄μ½˜μ„ ν΄λ¦­ν•©λ‹ˆλ‹€. λ‹€κ°ν˜• 주석 도ꡬλ₯Ό ν™œμ„±ν™”ν•œ μƒνƒœμ—μ„œ μ΄λ―Έμ§€μ˜ κ°œλ³„ 점을 ν΄λ¦­ν•˜μ—¬ λ‹€κ°ν˜•μ„ κ·Έλ¦½λ‹ˆλ‹€.

Roboflow λŠ” κ·Έ μ–΄λŠ λ•Œλ³΄λ‹€ λΉ λ₯΄κ²Œ 이미지에 라벨을 뢙일 수 μžˆλŠ” SAM 기반 라벨 μ–΄μ‹œμŠ€ν„΄νŠΈλ₯Ό μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€. SAM (Segment Anything Model)은 이미지에 μ •ν™•ν•˜κ²Œ 라벨을 뢙일 수 μžˆλŠ” μ΅œμ²¨λ‹¨ 컴퓨터 λΉ„μ „ λͺ¨λΈμž…λ‹ˆλ‹€. SAM 을 μ‚¬μš©ν•˜λ©΄ 이미지 라벨링 ν”„λ‘œμ„ΈμŠ€μ˜ 속도λ₯Ό 크게 높일 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. λ‹€κ°ν˜•μœΌλ‘œ 이미지에 주석을 λ‹€λŠ” μž‘μ—…μ€ 개체 μ£Όλ³€μ˜ 점을 μ •ν™•ν•˜κ²Œ ν΄λ¦­ν•˜λŠ” μ§€λ£¨ν•œ κ³Όμ • λŒ€μ‹  λͺ‡ 번의 클릭만으둜 κ°„λ‹¨ν•˜κ²Œ μ²˜λ¦¬ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

라벨 λ„μš°λ―Έλ₯Ό μ‚¬μš©ν•˜λ €λ©΄ μ‚¬μ΄λ“œλ°”μ—μ„œ μ»€μ„œ μ•„μ΄μ½˜μ„ ν΄λ¦­ν•˜λ©΄ ν”„λ‘œμ νŠΈμ—μ„œ μ‚¬μš©ν•  수 μžˆλ„λ‘ SAM 이 λ‘œλ“œλ©λ‹ˆλ‹€.

SAM- 기반 λ ˆμ΄λΈ” μ§€μ›μœΌλ‘œ Roboflow 의 이미지에 주석 달기

μ΄λ―Έμ§€μ˜ 개체 μœ„λ‘œ 마우슀λ₯Ό κ°€μ Έκ°€λ©΄ SAM μ—μ„œ 주석이 μΆ”μ²œλ©λ‹ˆλ‹€. 마우슀λ₯Ό κ°€μ Έκ°€μ„œ 주석을 달 μœ„μΉ˜λ₯Ό 찾은 λ‹€μŒ ν΄λ¦­ν•˜μ—¬ 주석을 λ§Œλ“€ 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 주석을 더 ꡬ체적으둜 μˆ˜μ •ν•˜λ €λ©΄ SAM 이 λ¬Έμ„œμ— λ§Œλ“  μ£Όμ„μ˜ λ‚΄λΆ€ λ˜λŠ” μ™ΈλΆ€λ₯Ό ν΄λ¦­ν•˜λ©΄ λ©λ‹ˆλ‹€.

μ‚¬μ΄λ“œλ°”μ˜ νƒœκ·Έ νŒ¨λ„μ—μ„œ 이미지에 νƒœκ·Έλ₯Ό μΆ”κ°€ν•  μˆ˜λ„ μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. νŠΉμ • μ§€μ—­μ˜ 데이터, νŠΉμ • μΉ΄λ©”λΌμ—μ„œ μ΄¬μ˜ν•œ 데이터 등에 νƒœκ·Έλ₯Ό μ μš©ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 그런 λ‹€μŒ μ΄λŸ¬ν•œ νƒœκ·Έλ₯Ό μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ λ°μ΄ν„°μ—μ„œ νƒœκ·Έμ™€ μΌμΉ˜ν•˜λŠ” 이미지λ₯Ό κ²€μƒ‰ν•˜κ³  νŠΉμ • νƒœκ·Έ λ˜λŠ” νƒœκ·Έ μ„ΈνŠΈκ°€ ν¬ν•¨λœ μ΄λ―Έμ§€λ‘œ 데이터 μ„ΈνŠΈμ˜ 버전을 생성할 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

이미지에 νƒœκ·Έ μΆ”κ°€ Roboflow

Roboflow μ—μ„œ ν˜ΈμŠ€νŒ…λ˜λŠ” λͺ¨λΈμ€ YOLOv8 λͺ¨λΈμ„ μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ 주석을 μΆ”μ²œν•˜λŠ” μžλ™ν™”λœ 주석 도ꡬ인 Label Assist와 ν•¨κ»˜ μ‚¬μš©ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 라벨 μ–΄μ‹œμŠ€νŠΈλ₯Ό μ‚¬μš©ν•˜λ €λ©΄ λ¨Όμ € YOLOv8 λͺ¨λΈμ„ Roboflow 에 μ—…λ‘œλ“œν•©λ‹ˆλ‹€(κ°€μ΄λ“œ λ’·λΆ€λΆ„μ˜ 지침 μ°Έμ‘°). 그런 λ‹€μŒ μ™Όμͺ½ μ‚¬μ΄λ“œλ°”μ—μ„œ λ§ˆμˆ λ΄‰ μ•„μ΄μ½˜μ„ ν΄λ¦­ν•˜κ³  라벨 μ–΄μ‹œμŠ€νŠΈμ—μ„œ μ‚¬μš©ν•  λͺ¨λΈμ„ μ„ νƒν•©λ‹ˆλ‹€.

λͺ¨λΈμ„ μ„ νƒν•œ λ‹€μŒ '계속'을 ν΄λ¦­ν•˜μ—¬ 라벨 지원을 ν™œμ„±ν™”ν•©λ‹ˆλ‹€:

라벨 지원 ν™œμ„±ν™”

주석을 달기 μœ„ν•΄ μƒˆ 이미지λ₯Ό μ—΄λ©΄ 라벨 지원이 주석을 νŠΈλ¦¬κ±°ν•˜κ³  μΆ”μ²œν•©λ‹ˆλ‹€.

ALabel Assist 주석 μΆ”μ²œ 지원

데이터 μ„ΈνŠΈ 관리 YOLOv8

Roboflow λŠ” 컴퓨터 λΉ„μ „ 데이터 μ„ΈνŠΈλ₯Ό μ΄ν•΄ν•˜κΈ° μœ„ν•œ 도ꡬ λͺ¨μŒμ„ μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€.

λ¨Όμ €, 데이터 μ„ΈνŠΈ 검색을 μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ μ‹œλ§¨ν‹± ν…μŠ€νŠΈ μ„€λͺ…을 μΆ©μ‘±ν•˜λŠ” 이미지(즉, μ‚¬λžŒμ΄ ν¬ν•¨λœ λͺ¨λ“  이미지 μ°ΎκΈ°)λ₯Ό μ°Ύκ±°λ‚˜ μ§€μ •λœ λ ˆμ΄λΈ”μ„ μΆ©μ‘±ν•˜λŠ” 이미지(즉, 이미지가 νŠΉμ • νƒœκ·Έμ™€ μ—°κ΄€λœ 이미지)λ₯Ό 찾을 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 데이터 μ„ΈνŠΈ 검색을 μ‚¬μš©ν•˜λ €λ©΄ μ‚¬μ΄λ“œλ°”μ—μ„œ '데이터 μ„ΈνŠΈ'λ₯Ό ν΄λ¦­ν•©λ‹ˆλ‹€. 그런 λ‹€μŒ νŽ˜μ΄μ§€ μƒλ‹¨μ˜ 검색창과 κ΄€λ ¨ ν•„ν„°λ₯Ό μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ 검색 쿼리λ₯Ό μž…λ ₯ν•©λ‹ˆλ‹€.

예λ₯Ό λ“€μ–΄, λ‹€μŒ ν…μŠ€νŠΈ μΏΌλ¦¬λŠ” 데이터 μ„ΈνŠΈμ— μ‚¬λžŒμ΄ ν¬ν•¨λœ 이미지λ₯Ό μ°ΎμŠ΅λ‹ˆλ‹€:

이미지 검색

'νƒœκ·Έ' 선택기λ₯Ό μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ νŠΉμ • νƒœκ·Έκ°€ μžˆλŠ” μ΄λ―Έμ§€λ‘œ 검색 λ²”μœ„λ₯Ό 쒁힐 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€:

νƒœκ·Έλ³„λ‘œ 이미지 필터링

데이터 μ„ΈνŠΈλ‘œ λͺ¨λΈ ν•™μŠ΅μ„ μ‹œμž‘ν•˜κΈ° 전에 λΉ„μ „ λͺ¨λΈμ„ ν•™μŠ΅ν•˜κΈ° 전에 데이터 μ„ΈνŠΈμ— λŒ€ν•œ μΈμ‚¬μ΄νŠΈμ™€ 데이터 μ„ΈνŠΈλ₯Ό κ°œμ„ ν•  수 μžˆλŠ” 방법을 μ œκ³΅ν•˜λŠ” μ›Ή 도ꡬ인 Roboflow μƒνƒœ 확인을 μ‚¬μš©ν•˜λŠ” 것이 μ’‹μŠ΅λ‹ˆλ‹€.

μƒνƒœ 확인을 μ‚¬μš©ν•˜λ €λ©΄ μ‚¬μ΄λ“œλ°”μ˜ 'μƒνƒœ 확인' 링크λ₯Ό ν΄λ¦­ν•©λ‹ˆλ‹€. 데이터 집합에 μžˆλŠ” μ΄λ―Έμ§€μ˜ 평균 크기, 클래슀 밸런슀, 이미지에 주석이 μžˆλŠ” μœ„μΉ˜μ˜ 히트맡 등을 λ³΄μ—¬μ£ΌλŠ” 톡계 λͺ©λ‘μ΄ λ‚˜νƒ€λ‚©λ‹ˆλ‹€.

Roboflow μƒνƒœ 확인 뢄석

μƒνƒœ 확인은 데이터 μ„ΈνŠΈ μ„±λŠ₯ ν–₯상에 도움이 λ˜λŠ” λ³€κ²½ 사항을 ꢌμž₯ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 예λ₯Ό λ“€μ–΄, 클래슀 밸런슀 κΈ°λŠ₯은 λ ˆμ΄λΈ”μ— λΆˆκ· ν˜•μ΄ μžˆμŒμ„ 보여쀄 수 있으며, 이λ₯Ό ν•΄κ²°ν•˜λ©΄ μ„±λŠ₯μ΄λ‚˜ λͺ¨λΈμ„ ν–₯μƒμ‹œν‚¬ 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

λͺ¨λΈ ν•™μŠ΅μ„ μœ„ν•΄ 40개 μ΄μƒμ˜ ν˜•μ‹μœΌλ‘œ 데이터 내보내기

데이터λ₯Ό 내보내렀면 데이터 μ„ΈνŠΈ 버전이 ν•„μš”ν•©λ‹ˆλ‹€. 버전은 μ‹œκ°„μ΄ κ³ μ •λœ 데이터 μ§‘ν•©μ˜ μƒνƒœμž…λ‹ˆλ‹€. 버전을 λ§Œλ“€λ €λ©΄ λ¨Όμ € μ‚¬μ΄λ“œλ°”μ—μ„œ "버전"을 ν΄λ¦­ν•©λ‹ˆλ‹€. 그런 λ‹€μŒ "μƒˆ 버전 λ§Œλ“€κΈ°" λ²„νŠΌμ„ ν΄λ¦­ν•©λ‹ˆλ‹€. 이 νŽ˜μ΄μ§€μ—μ„œ 데이터 μ„ΈνŠΈμ— μ μš©ν•  증강 및 μ „μ²˜λ¦¬ 단계λ₯Ό 선택할 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€:

λ‹€μŒμ—μ„œ 데이터 집합 버전 λ§Œλ“€κΈ° Roboflow

μ„ νƒν•œ 각 ν™•λŒ€ κΈ°λŠ₯에 λŒ€ν•΄ ν•„μš”μ— 따라 ν™•λŒ€ κΈ°λŠ₯을 μ‘°μ •ν•  수 μžˆλŠ” νŒμ—…μ΄ λ‚˜νƒ€λ‚©λ‹ˆλ‹€. λ‹€μŒμ€ μ§€μ •λœ λ§€κ°œλ³€μˆ˜ λ‚΄μ—μ„œ 밝기 증강을 μ‘°μ •ν•˜λŠ” μ˜ˆμ‹œμž…λ‹ˆλ‹€:

데이터 집합에 증강 κΈ°λŠ₯ μ μš©ν•˜κΈ°

데이터셋 버전이 μƒμ„±λ˜λ©΄ 데이터λ₯Ό λ‹€μ–‘ν•œ ν˜•μ‹μœΌλ‘œ 내보낼 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 데이터 μ„ΈνŠΈ 버전 νŽ˜μ΄μ§€μ—μ„œ '데이터 μ„ΈνŠΈ 내보내기' λ²„νŠΌμ„ ν΄λ¦­ν•˜μ—¬ 데이터λ₯Ό 내보낼 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€:

데이터 집합 내보내기

이제 μ‚¬μš©μž 지정 데이터 μ„ΈνŠΈμ— λŒ€ν•΄ YOLOv8 을 ν›ˆλ ¨ν•  μ€€λΉ„κ°€ λ˜μ—ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 단계별 지침은 이 μ„œλ©΄ κ°€μ΄λ“œμ™€ YouTube λ™μ˜μƒμ„ λ”°λ₯΄κ±°λ‚˜ Ultralytics μ„€λͺ…μ„œλ₯Ό μ°Έμ‘°ν•˜μ„Έμš”.

ν…ŒμŠ€νŠΈ 및 배포λ₯Ό μœ„ν•œ μ‚¬μš©μž 지정 YOLOv8 λͺ¨λΈ κ°€μ€‘μΉ˜ μ—…λ‘œλ“œ

Roboflow λŠ” 배포된 λͺ¨λΈμ— λŒ€ν•΄ λ¬΄ν•œλŒ€λ‘œ ν™•μž₯ κ°€λŠ₯ν•œ APIλ₯Ό μ œκ³΅ν•˜λ©°, NVIDIA Jetsons, Luxonis OAK, Raspberry Pis, GPU 기반 λ””λ°”μ΄μŠ€ 등에 μ‚¬μš©ν•  수 μžˆλŠ” SDKλ₯Ό μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€.

YOLOv8 κ°€μ€‘μΉ˜λ₯Ό Roboflow 에 μ—…λ‘œλ“œν•˜μ—¬ YOLOv8 λͺ¨λΈμ„ 배포할 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 이 μž‘μ—…μ€ Python μ½”λ“œμ˜ λͺ‡ μ€„λ‘œ μˆ˜ν–‰ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. Python νŒŒμΌμ„ μƒˆλ‘œ λ§Œλ“€κ³  λ‹€μŒ μ½”λ“œλ₯Ό μΆ”κ°€ν•©λ‹ˆλ‹€:

import roboflow  # install with 'pip install roboflow'

roboflow.login()

rf = roboflow.Roboflow()

project = rf.workspace(WORKSPACE_ID).project("football-players-detection-3zvbc")
dataset = project.version(VERSION).download("yolov8")

project.version(dataset.version).deploy(model_type="yolov8", model_path=f"{HOME}/runs/detect/train/")

이 μ½”λ“œμ—μ„œ ν”„λ‘œμ νŠΈ ID와 버전 IDλ₯Ό 계정 및 ν”„λ‘œμ νŠΈμ˜ κ°’μœΌλ‘œ λ°”κΏ‰λ‹ˆλ‹€. Roboflow API ν‚€λ₯Ό κ²€μƒ‰ν•˜λŠ” 방법을 μ•Œμ•„λ³΄μ„Έμš”.

μœ„μ˜ μ½”λ“œλ₯Ό μ‹€ν–‰ν•˜λ©΄ 인증을 μš”μ²­ν•˜λŠ” λ©”μ‹œμ§€κ°€ ν‘œμ‹œλ©λ‹ˆλ‹€. 그런 λ‹€μŒ λͺ¨λΈμ΄ μ—…λ‘œλ“œλ˜κ³  ν”„λ‘œμ νŠΈμ— λŒ€ν•œ APIκ°€ μƒμ„±λ©λ‹ˆλ‹€. 이 과정은 μ™„λ£Œν•˜λŠ” 데 μ΅œλŒ€ 30뢄이 걸릴 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

λͺ¨λΈμ„ ν…ŒμŠ€νŠΈν•˜κ³  μ§€μ›λ˜λŠ” SDK에 λŒ€ν•œ 배포 지침을 찾으렀면 Roboflow μ‚¬μ΄λ“œλ°”μ˜ '배포' νƒ­μœΌλ‘œ μ΄λ™ν•˜μ„Έμš”. 이 νŽ˜μ΄μ§€ 상단에 λͺ¨λΈμ„ ν…ŒμŠ€νŠΈν•  수 μžˆλŠ” μœ„μ ―μ΄ λ‚˜νƒ€λ‚©λ‹ˆλ‹€. 웹캠을 μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ μ‹€μ‹œκ°„ ν…ŒμŠ€νŠΈλ₯Ό ν•˜κ±°λ‚˜ 이미지 λ˜λŠ” λ™μ˜μƒμ„ μ—…λ‘œλ“œν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

예제 μ΄λ―Έμ§€μ—μ„œ μΆ”λ‘  μ‹€ν–‰

μ—…λ‘œλ“œν•œ λͺ¨λΈμ„ 라벨링 λ„μš°λ―Έλ‘œ μ‚¬μš©ν•  μˆ˜λ„ μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 이 κΈ°λŠ₯은 ν•™μŠ΅λœ λͺ¨λΈμ„ μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ Roboflow 에 μ—…λ‘œλ“œλœ 이미지에 주석을 μΆ”μ²œν•˜λŠ” κΈ°λŠ₯μž…λ‹ˆλ‹€.

YOLOv8 λͺ¨λΈ 평가 방법

Roboflow λŠ” λͺ¨λΈ 평가에 μ‚¬μš©ν•  수 μžˆλŠ” λ‹€μ–‘ν•œ κΈ°λŠ₯을 μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€.

λͺ¨λΈμ„ Roboflow 에 μ—…λ‘œλ“œν•œ ν›„μ—λŠ” λͺ¨λΈμ˜ μ„±λŠ₯을 λ³΄μ—¬μ£ΌλŠ” ν˜Όλ™ ν–‰λ ¬κ³Ό λŒ€ν™”ν˜• 벑터 뢄석 λ„ν‘œλ₯Ό μ œκ³΅ν•˜λŠ” λͺ¨λΈ 평가 도ꡬ에 μ•‘μ„ΈμŠ€ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. μ΄λŸ¬ν•œ κΈ°λŠ₯을 톡해 λͺ¨λΈμ„ κ°œμ„ ν•  수 μžˆλŠ” 기회λ₯Ό 찾을 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

ν˜Όλ™ λ§€νŠΈλ¦­μŠ€μ— μ•‘μ„ΈμŠ€ν•˜λ €λ©΄ Roboflow λŒ€μ‹œλ³΄λ“œμ˜ λͺ¨λΈ νŽ˜μ΄μ§€λ‘œ μ΄λ™ν•œ λ‹€μŒ '상세 평가 보기'λ₯Ό ν΄λ¦­ν•©λ‹ˆλ‹€:

Roboflow λͺ¨λΈ 평가 μ‹œμž‘ν•˜κΈ°

ν˜Όλ™ 맀트릭슀λ₯Ό λ³΄μ—¬μ£ΌλŠ” νŒμ—…μ΄ λ‚˜νƒ€λ‚©λ‹ˆλ‹€:

ν˜Όλ™ 맀트릭슀

ν˜Όλ™ ν–‰λ ¬μ˜ μƒμž μœ„λ‘œ 마우슀λ₯Ό κ°€μ Έκ°€λ©΄ ν•΄λ‹Ή μƒμžμ™€ κ΄€λ ¨λœ 값을 λ³Ό 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. μƒμžλ₯Ό ν΄λ¦­ν•˜λ©΄ ν•΄λ‹Ή μΉ΄ν…Œκ³ λ¦¬μ˜ 이미지λ₯Ό λ³Ό 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 이미지λ₯Ό ν΄λ¦­ν•˜λ©΄ ν•΄λ‹Ή 이미지와 κ΄€λ ¨λœ λͺ¨λΈ 예츑 및 μ‹€μΈ‘ 데이터λ₯Ό λ³Ό 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

더 λ§Žμ€ μΈμ‚¬μ΄νŠΈλ₯Ό μ–»μœΌλ €λ©΄ 벑터 뢄석을 ν΄λ¦­ν•˜μ„Έμš”. 그러면 CLIP을 μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ κ³„μ‚°λœ 데이터 μ„ΈνŠΈμ˜ 이미지 λΆ„μ‚°ν˜• μ°¨νŠΈκ°€ ν‘œμ‹œλ©λ‹ˆλ‹€. ν”Œλ‘―μ—μ„œ 이미지가 κ°€κΉŒμšΈμˆ˜λ‘ 의미적으둜 더 μœ μ‚¬ν•˜λ‹€λŠ” 것을 μ˜λ―Έν•©λ‹ˆλ‹€. 각 μ΄λ―Έμ§€λŠ” 흰색과 빨간색 μ‚¬μ΄μ˜ 색상을 가진 점으둜 ν‘œμ‹œλ©λ‹ˆλ‹€. 점이 λΉ¨κ°„μƒ‰μΌμˆ˜λ‘ λͺ¨λΈμ˜ μ„±λŠ₯이 λ‚˜λΉ μ§‘λ‹ˆλ‹€.

벑터 뢄석 ν”Œλ‘―

벑터 뢄석을 μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ λ‹€μŒμ„ μˆ˜ν–‰ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€:

  • 이미지 ν΄λŸ¬μŠ€ν„°λ₯Ό μ°ΎμŠ΅λ‹ˆλ‹€;
  • λͺ¨λΈμ˜ μ„±λŠ₯이 μ €μ‘°ν•œ ν΄λŸ¬μŠ€ν„°λ₯Ό μ‹λ³„ν•˜κ³ ;
  • λͺ¨λΈμ΄ μ œλŒ€λ‘œ μž‘λ™ν•˜μ§€ μ•ŠλŠ” 이미지 κ°„μ˜ 곡톡점을 μ‹œκ°ν™”ν•©λ‹ˆλ‹€.

ν•™μŠ΅ λ¦¬μ†ŒμŠ€

YOLOv8 λͺ¨λΈμ„ λ§Œλ“€κΈ° μœ„ν•΄ Roboflow 을 μ‚¬μš©ν•˜λŠ” 방법에 λŒ€ν•΄ μžμ„Ένžˆ μ•Œμ•„λ³΄κ³  μ‹ΆμœΌμ‹ κ°€μš”? λ‹€μŒ λ¦¬μ†ŒμŠ€κ°€ μž‘μ—…μ— 도움이 될 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

  • μ‚¬μš©μž 지정 데이터 μ„ΈνŠΈμ—μ„œ YOLOv8 ν›ˆλ ¨ν•˜κΈ°: μ‚¬μš©μž 지정 데이터 μ§‘ν•©μ—μ„œ YOLOv8 λͺ¨λΈμ„ ν›ˆλ ¨ν•˜λŠ” 방법을 λ³΄μ—¬μ£ΌλŠ” λŒ€ν™”ν˜• λ…ΈνŠΈλΆμ„ λ”°λ₯΄μ„Έμš”.
  • μ˜€ν† λ””μŠ€ν‹Έ: λŒ€κ·œλͺ¨ 기초 λΉ„μ „ λͺ¨λΈμ„ μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ νŠΉμ • λͺ¨λΈμ— λŒ€ν•œ 데이터에 라벨을 μ§€μ •ν•©λ‹ˆλ‹€. μ˜€ν† λ””μŠ€ν‹Έμ„ μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ YOLOv8 λΆ„λ₯˜, 감지 및 μ„ΈλΆ„ν™” λͺ¨λΈ ν›ˆλ ¨μ— μ‚¬μš©ν•  이미지에 라벨을 지정할 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
  • 감독: 컴퓨터 λΉ„μ „ λͺ¨λΈ μž‘μ—…μ— μœ μš©ν•œ μœ ν‹Έλ¦¬ν‹°κ°€ ν¬ν•¨λœ Python νŒ¨ν‚€μ§€μž…λ‹ˆλ‹€. λͺ‡ μ€„μ˜ Python μ½”λ“œλ§ŒμœΌλ‘œ 감지λ₯Ό ν•„ν„°λ§ν•˜κ³ , ν˜Όλ™ 행렬을 κ³„μ‚°ν•˜λŠ” λ“±μ˜ μž‘μ—…μ„ μˆ˜ν–‰ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
  • Roboflow λΈ”λ‘œκ·Έ: Roboflow λΈ”λ‘œκ·Έμ—λŠ” YOLOv8 λͺ¨λΈμ„ ν›ˆλ ¨ν•˜λŠ” 방법뢀터 주석 λͺ¨λ²” μ‚¬λ‘€κΉŒμ§€ λ‹€μ–‘ν•œ 주제λ₯Ό λ‹€λ£¨λŠ” 500개 μ΄μƒμ˜ 컴퓨터 λΉ„μ „ κ΄€λ ¨ 글이 κ²Œμ‹œλ˜μ–΄ μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
  • Roboflow YouTube 채널: YouTube μ±„λ„μ—μ„œ YOLOv8 λͺ¨λΈ κ΅μœ‘λΆ€ν„° μžλ™ν™”λœ 이미지 라벨링에 이λ₯΄κΈ°κΉŒμ§€ λ‹€μ–‘ν•œ 주제λ₯Ό λ‹€λ£¨λŠ” μˆ˜μ‹­ 개의 심측적인 컴퓨터 λΉ„μ „ κ°€μ΄λ“œλ₯Ό μ‚΄νŽ΄λ³΄μ„Έμš”.

ν”„λ‘œμ νŠΈ μ‡ΌμΌ€μ΄μŠ€

λ‹€μŒμ€ 컴퓨터 λΉ„μ „ λͺ¨λΈμ„ λ§Œλ“€κΈ° μœ„ν•΄ YOLOv8 및 Roboflow 을 ν•¨κ»˜ μ‚¬μš©ν•˜λ©΄μ„œ 받은 λ§Žμ€ ν”Όλ“œλ°± 쀑 μΌλΆ€μž…λ‹ˆλ‹€.

μ‡ΌμΌ€μ΄μŠ€ 이미지 μ‡ΌμΌ€μ΄μŠ€ 이미지 μ‡ΌμΌ€μ΄μŠ€ 이미지



생성됨 2023-11-12, μ—…λ°μ΄νŠΈλ¨ 2024-01-21
μž‘μ„±μž: glenn-jocher (8), capjamesg (1)

λŒ“κΈ€