From 2fdba73a99e5795e07c0a11963b02d13a275b431 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Kihoon Son <75935546+KIHOON71@users.noreply.github.com> Date: Fri, 2 Jun 2023 20:43:55 +0900 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=F0=9F=8C=90=20[i18n-KO]=20Translated=20object?= =?UTF-8?q?=5Fdetection.mdx=20to=20Korean=20(#23164)?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit * translated object_detection.mdx Co-Authored-By: Hyeonseo Yun <0525_hhgus@naver.com> Co-Authored-By: Nayeon Han Co-Authored-By: simso <3035487+simso@users.noreply.github.com> Co-Authored-By: Gabriel Yang Co-Authored-By: Wonhyeong Seo Co-Authored-By: Jungnerd <46880056+jungnerd@users.noreply.github.com> * Apply suggestions from code review Co-authored-by: Hyeonseo Yun <0525yhs@gmail.com> Co-authored-by: Wonhyeong Seo Co-authored-by: Sohyun Sim <96299403+sim-so@users.noreply.github.com> --------- Co-authored-by: Hyeonseo Yun <0525_hhgus@naver.com> Co-authored-by: Nayeon Han Co-authored-by: simso <3035487+simso@users.noreply.github.com> Co-authored-by: Gabriel Yang Co-authored-by: Wonhyeong Seo Co-authored-by: Jungnerd <46880056+jungnerd@users.noreply.github.com> Co-authored-by: Hyeonseo Yun <0525yhs@gmail.com> Co-authored-by: Sohyun Sim <96299403+sim-so@users.noreply.github.com> --- docs/source/ko/_toctree.yml | 6 +- docs/source/ko/tasks/object_detection.mdx | 585 ++++++++++++++++++++++ 2 files changed, 588 insertions(+), 3 deletions(-) create mode 100644 docs/source/ko/tasks/object_detection.mdx diff --git a/docs/source/ko/_toctree.yml b/docs/source/ko/_toctree.yml index c676c1dd26..661e1b751a 100644 --- a/docs/source/ko/_toctree.yml +++ b/docs/source/ko/_toctree.yml @@ -56,8 +56,8 @@ title: (번역중) Semantic segmentation - local: tasks/video_classification title: 영상 분류 - - local: in_translation - title: (번역중) Object detection + - local: tasks/object_detection + title: 객체 탐지 - local: tasks/zero_shot_object_detection title: 제로샷(zero-shot) 객체 탐지 - local: tasks/zero_shot_image_classification @@ -673,4 +673,4 @@ - local: in_translation title: (번역중) Utilities for Time Series title: (번역중) Internal Helpers - title: (번역중) API + title: (번역중) API \ No newline at end of file diff --git a/docs/source/ko/tasks/object_detection.mdx b/docs/source/ko/tasks/object_detection.mdx new file mode 100644 index 0000000000..9d65da72fb --- /dev/null +++ b/docs/source/ko/tasks/object_detection.mdx @@ -0,0 +1,585 @@ + + +# 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. + + +이 튜토리얼의 태스크는 다음 모델 아키텍처에서 지원됩니다: + + + +[Conditional DETR](../model_doc/conditional_detr), [Deformable DETR](../model_doc/deformable_detr), [DETA](../model_doc/deta), [DETR](../model_doc/detr), [Table Transformer](../model_doc/table-transformer), [YOLOS](../model_doc/yolos) + + + + + +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': , + '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 +``` + +
+ CPPE-5 Image Example +
+ +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_and_create_pixel_mask(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"], +... tokenizer=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 COCO-스타일 지표로 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, feature_extractor, ann_file): +... super().__init__(img_folder, ann_file) +... self.feature_extractor = feature_extractor + +... 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.feature_extractor(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("MariaK/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("MariaK/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 COCO api + +... 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 ] = 0.150 + Average Precision (AP) @[ IoU=0.50 | area= all | maxDets=100 ] = 0.280 + Average Precision (AP) @[ IoU=0.75 | area= all | maxDets=100 ] = 0.130 + Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.038 + Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.036 + Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.182 + Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets= 1 ] = 0.166 + Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets= 10 ] = 0.317 + Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.335 + Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.104 + Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.146 + Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.382 +``` + +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="MariaK/detr-resnet-50_finetuned_cppe5") +>>> obj_detector(image) +``` + +만약 원한다면 수동으로 `pipeline`의 결과를 재현할 수 있습니다: + +```py +>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("MariaK/detr-resnet-50_finetuned_cppe5") +>>> model = AutoModelForObjectDetection.from_pretrained("MariaK/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 +``` + +
+ Object detection result on a new image +
+