Custom Detectron2 Training!! (Person Detection)-챕터 1 데이터셋 만들기

 

목차

1. 데이터셋 만들기

2. 훈련시키기

3. 정확도 확인하기

4. 예측하기

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1. 데이터셋 만들기

라벨링툴 다운로드 : Labelme << click

 새폴더(ex. 바탕화면/data) 만들기 

  라벨링할 이미지 넣기

   라벨링툴 실행

    Open Dir 클릭 - 새폴더 경로로 이동(ex. 바탕화면/data) - 폴더선택

     Create Polygons 클릭 - 사람 테두리 클릭-클릭-클릭-클릭 ... (잘못 클릭했다면 ctrl+z로 이전)

      person 입력 - ok 클릭

 

Save버튼 - 저장

 

 

anaconda prompt 열기

 pyqt5 와 lableme 패키지 설치

  conda install git 입력엔터

   바탕화면에 생성한 data폴더로 경로이동(cd Desktop/data)

     labelme 라벨링을 coco 포멧으로 변환해주는 코드 실행을 위해 github을 클론

      lableme2coco-images 폴더에 들어가서 기존에 있는 예제 이미지/라벨 삭제 후 내꺼 이미지/라벨 붙여넣기

       labelme2coco 폴더이동 - labelme2coco.py실행(>>>python labelme2coco.py images) - trainval.json생성됨

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pyqt5 와 lableme 패키지 설치

pip install pyqt5  # pyqt5 can be installed via pip on python3
pip install labelme

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conda install git

 conda install git 입력엔터

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  바탕화면에 생성한 data폴더로 경로이동(cd Desktop/data)

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http://git clone github.com/Tony607/labelme2coco.git

    labelme 라벨링을 coco 포멧으로 변환해주는 코드 실행을 위해 깃헙을 클론

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Before

 

After

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trainval.json 생성됨

 

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anaconda prompt 오픈-labelme2coco폴더로 경로이동-jupyter notebook 입력/오픈-COCO_Image_Viewer.ipynb 클릭

 첫 라인부터 shift-enter 누르면서 실행(코드건들지 말것)

  라벨링 잘 되었는지 이미지로 확인

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라벨링이 잘 되었는지 확인이 끝났다.

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참고자료

1) github.com/Tony607/detectron2_instance_segmentation_demo/blob/master/Detectron2_custom_coco_data_segmentation.ipynb

Tony607/detectron2_instance_segmentation_demo

2)

github.com/Tony607/labelme2coco

Tony607/labelme2coco

3)

www.dlology.com/blog/how-to-create-custom-coco-data-set-for-instance-segmentation/

How to create custom COCO data set for instance segmentation | DLology