Roboflow 사용해보기

Roboflow 란

Roboflow는 컴퓨터 비전(Computer Vision) 기술을 사용해 다양한 모델을 만들 수 있도록 지원해주는 서비스입니다. 많은 사람들이 제공하는 사진을 무료로 사용해 데이터셋을 만들 수 있습니다.

roboflow 공식 홈페이지에서 확인할 수 있습니다.

데이터 라벨링을 제공하는 사이트는 많이 있다. 이번에 roboflow에서 정제하고 가공을 선택한 이유는 다양하고 많은 사진을 직관적으로 편리하게 가공하여 사용할 수 있는 큰 장점을 가지고 있다. 또한 데이터셋을 Export할 때 다양한 형식을 지원하며 증강효과도 자체적으로 지원하고 있다. 따라서 사용하기 편하며 다양한 기능을 이용해 볼 수 있다.

CVAT 공식 홈페이지에서 확인할 수 있습니다.

AI-HUB 공식 홈페이지에서 확인할 수 있습니다.

이번 필자는 컴퓨터 비전 이미지 관련하여(CNN,RNN)사용해보려 한다. 이제부터 사용방법을 알아보자.

사용방법

roboflow 공식 홈페이지에 접속한다.
*링크는 위 참조

로그인 후 들어오면 위와같은 창이 보인다. 요기서 상단에 Universe로 들어간다.
*필자는 이미 데이터 셋을 프로젝트로 만들어 둔 상태이다. 아무것도 없어도 상관없다.

Universe로 들어왔다면 검색창에 내가 원하는 이미지 데이터를 검색한다.

검색 후 자신에게 맞는 이미지 셋을 찾아 들어간다.
*이미지 개수, 이미지 업로드 날짜를 잘 체크하기

자신이 원하는 이미지 셋을 찾아다면 들어가 중앙에 View All Images를 클릭.

좌측 Images에서 나에게 맞는 이미지인지 확인.
좌측 Dataset 클릭 후 원하는 Format을 선택 우측 상단 Download Dataset 클릭.

원하는 Format을 선택했다면 Export 방법을 선택.

1. ZIP 파일로 다운
   
2. 코드로 바로 불러오는 방법

이미지를 받았다면 우측 상단 Create New Project 클릭.
Project Type을 지정한 후 프로젝트 이름과 Detecting 할 것을 지정.

프로젝트를 생성했다면 좌측 Images 클릭.
이미지를 누르고 Annotate를 지정.

기존 데이터셋을 가져올 때 사진을 업로드 한 사람의 Classes로 지정되어 있다.
따라서 내가 프로젝트를 생성할 때 Detecting 할 것을 정한 Class로 수정이 필요하다.
우측 상단에 Modify Classes를 눌러 수정.

Class 수정까지 완료 했다면 좌측 Generate에서 다양한 증강효과를 사용할 수 있다.

1. Source Images 원본 이미지들을 의미합니다. 이는 모델이 학습하거나 처리할 대상이 되는 이미지들로, 데이터셋의 일부가 될 수 있습니다.
2. Train / Test Split 데이터를 훈련과 테스트용으로 나누는 과정입니다. 일반적으로 주어진 데이터셋을 훈련 데이터와 테스트 데이터로 나누어 모델을 훈련하고 테스트하는 데 사용됩니다. 이는 모델의 일반화 성능을 평가하는 데 도움이 됩니다.
3. Preprocessing 이미지나 데이터를 모델에 입력하기 전에 사전에 처리하는 단계를 말합니다. 이는 이미지 크기를 조절하거나 정규화, 표준화 등의 작업을 수행하여 모델의 입력에 적합한 형태로 데이터를 가공하는 것을 의미합니다.
4. Augmentation 데이터의 다양성을 높이기 위해 이미지에 다양한 변형을 적용하는 과정입니다. 이는 훈련 데이터의 다양성을 증가시켜 모델이 다양한 상황에서도 더 강건하게 동작하도록 도와줍니다.
5. Create 생성

마지막 Generate까지 완료했다면 우측 상단에 Export Dataset이 생긴다.
요기서 처음 데이터 셋을 가져온 것과 동일하게 Format을 선택 우측 상단 Download Dataset 클릭.
code와 zip 형식을 선택하여 편한 것으로 가져가 사용할 수 있다.

요기까지 간단하게 roboflow사용방법에 대해서 알아보았다. 편하고 유용하게 사용할 수 있는 사이트였고 앞으로도 다양하게 많이 이용해 볼 예정이다. 다음시간에는 데이터 셋을 가지고 전이학습을(Model Train) 해보도록 하자.