[Roboflow] 학습 데이터셋 만들기

0. Roboflow란?

roboflow는 Computer Vision 기술을 이용해 다양한 애플리케이션을 만들 수 있도록 지원해 주는 서비스다.

 

여기서 필요한 데이터 셋을 다운받을수도 있고 본인이 직접 데이터셋을 만들 수도 있는 것 같다. 

 

전에 만들어 둔 사진을 가지고 라벨링 작업을 통해 직접 데이터셋을 만들어 볼 예정이다.

 

사용법보다는 대략적인 워크 플로우를 기록 할 예정이다. 

 

1. 데이터셋 만들기

다음과 같이 Object Detection으로 프로젝트를 생성했다.

 

전에 이미지는 38장 정도 만들었었는데 좀 부족할 것 같아 65장으로 늘렸다. 

 

분류하고 싶은 이미지는 눈과 눈동자 총 두개이므로 두 개의 클래스(eyes, pupils)를 생성한다.

 

 

 

이런 식으로 총 65장의 이미지에 눈과 홍채를 라벨링을 해준다. 

노가다 굳 

 

 

그리고 데이터 어그멘테이션을 통해 학습시킬 데이터를 늘려준다. 

65장에서 157장으로 약 두 배 정도 늘렸다.

 

 

train vaild test 비율은 80 : 10 : 10으로 했다 

 

 

데이터셋 생성이 되면 yolo v5 pytorch 포맷으로 다운

 

코드로 다운받을거라 show download code에 설정

 

그러면 다음과 같이 다운로드할 수 있는 코드가 뜬다. api키는 가려졌으니 올려도 되지 않을까.. 아님말고

 

pip로 roboflow 다운받고 위 코드 돌리면 알아서 다운됨

 

 

 

잘 다운로드 된 것을 확인할 수 있다.

 

이제 이 data.yaml파일을 이용하여 yolo로 학습을 시켜줄 예정이다.