[2024-01-16] 도시가스 계량기 인식 모델 개발 with YOLO, Labelme : 1단계 라벨링

도시가스 계량기 인식 모델 with YOLO, Labelme

안녕하세요. 클스 입니다.

도시가스 계량기 이미지에서 바코드 영역과 검침부 숫자값 영역을 찾고, 텍스트로 변환하는 기능을 만들어 볼까 합니다.

이미지는 다양하면 좋습니다. 이 이미지를 가지고 아래 순서대로 작업을 진행하겠습니다.

1. 라벨링 --> 학습데이터 생성

2. 학습 --> 모델 생성

3. 인식

4. 평가

1. 라벨링 과정은 매우 시간이 많이 듭니다. Labelme 라는 라벨링 툴을 사용하려고 합니다.

(이미지 출처 : 웹 검색)

 

$ brew install pyqt

$ pip install labelme

$ labelme   ==> 하면 실행됩니다.

일단 실행하고 테스트 이미지를 불러온 모습입니다.

Labelme의 장점은 폴리곤으로 다양한 형태 라밸링이 가능합니다. 그리고 메뉴 > File > Edit에 가시면 사각형, 원 등 다양한 도구가 있습니다.

다음은 라벨링을 해둔 모습입니다.

메뉴에 Create AI-Polygon 등 AI 기능도 있는데, 이건 모델을 다운로드 받습니다,

AI 모델을 선택할 수 있고, 선택하면 모델이 다운되고 동작합니다.

마우스를 올리니 자동으로 폴리콘 영역이 설정됩니다. 바코드 영역, 검침 영역이 되면 좋은데 잘 안되네요

* YOLO 라벨링 도구는 다양한 종류가 있지만, 사용성, 기능, 지원 플랫폼 등을 고려하여 몇 가지 추천을 드리겠습니다.

* 주의할 사항은 File 메뉴에서 Save With Image Data 항목을 꺼주는 것이다.

이 항목이 체크되어 있으면 생성되는 json 파일에 이미지 raw 데이터가 들어가서 엄청 커진다.

실행할 때마다 먼저 꺼줘야 합니다.

* 다만 labelme2yolo 를 이용해서 라벨링된 것을 YOLO 용으로 변환시에는 이미지 데이터가 저장되어 있어야 하네요~

무료 라벨링 도구:

• labelImg: 간단하고 사용하기 쉬운 오픈소스 도구입니다. YOLO와 Pascal VOC 형식의 라벨링을 지원하며, 여러 이미지 포맷을 불러올 수 있습니다. 단, 라벨링 기능이 기본적이고 폴리곤 라벨링 등은 지원하지 않습니다.
• VGG Image Annotator (VIA): 다양한 라벨링 작업을 지원하는 웹 기반 도구입니다. 경계 박스, 폴리곤, 점 표기 등 다양한 라벨링 형식을 지원하며, 협업 기능도 제공합니다. 단, 이미지 업로드 크기에 제한이 있습니다.
• RectLabel: 무료이며 오픈소스인 Windows/Linux 데스크톱 애플리케이션입니다. 경계 박스, 폴리곤, 키포인트 등 다양한 라벨링 형식을 지원하며, 비디오 라벨링 기능도 제공합니다.
• BBox Label Tool: 간단하고 빠른 라벨링을 위한 오픈소스 도구입니다. 경계 박스 라벨링만 지원하며, 반복적인 작업을 자동화하는 기능이 있어 대량의 이미지 라벨링에 유용합니다.

유료 라벨링 도구:

• Labelbox: 다양한 기능과 협업 도구를 갖춘 강력한 라벨링 플랫폼입니다. YOLO, Pascal VOC 등 다양한 포맷을 지원하며, 데이터 관리, 품질 관리 기능도 제공합니다.
• Supervisely: AI 프로젝트 전체를 지원하는 플랫폼으로, 라벨링, 모델 훈련, 평가 등 모든 단계를 통합 관리할 수 있습니다. YOLO, COCO 등 다양한 포맷을 지원하며, 커스터마이징 기능도 제공합니다.
• Scale AI: 강력한 라벨링 기능과 자동화 도구를 갖춘 기업용 플랫폼입니다. YOLO, COCO 등 다양한 포맷을 지원하며, 데이터 품질 검사, 협업 기능 등을 제공합니다.

선택 기준:

• 프로젝트 규모: 프로젝트가 소규모인 경우 간단한 무료 도구가 충분하며, 대규모 프로젝트에는 데이터 관리 및 협업 기능이 있는 강력한 도구가 필요합니다.
• 라벨링 작업: 경계 박스만 라벨링 하는 경우 기본적인 도구가 충분하지만, 폴리곤이나 키포인트 등 다양한 라벨링이 필요한 경우 다양한 형식을 지원하는 도구를 선택해야 합니다.
• 예산: 무료 도구가 충분하지 않을 경우 예산을 고려하여 유료 플랫폼을 선택할 수 있습니다.

선택에 필요한 추가 정보가 있다면 알려주세요. 프로젝트 규모, 라벨링 작업, 예산 등을 고려하여 선택하시면 좋겠습니다.

이상 클스 였습니다.

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