<Introduction>
이번 포스트에서는 지난 포스트에 이어 Roboflow에 대해 알아보고자 합니다.
Roboflow의 특징인 사용자가 가지고 있는 데이터를 업로드하여 annotation 할 수 있는 기능을 활용해보고자 합니다.
![](http://t1.daumcdn.net/tistory_admin/static/images/no-image-v1.png)
<Roboflow 사용 준비>
Roboflow를 사용 하기 위한 내용은 앞선 포스트를 참고하시길 바랍니다.
2022.01.20 - [AI Study] - [AI Study] Roboflow 탐험하기(1) - 시작, 무료 데이터셋 접근
[AI Study] Roboflow 탐험하기(1) - 시작, 무료 데이터셋 접근
Roboflow라는 서비스에 대해 알아보고자 합니다. 최근 인공지능의 object detection task를 공부하면서 알게 된 서비스입니다. Roboflow는 컴퓨터 비전(Computer Vision) 기술을 이용해 다양한 애플리케이션
panython.tistory.com
<Roboflow 탐험하기 (2) - 사용자 데이터 업로드 >
사용자의 데이터 업로드부터 살펴보겠습니다. 회원 가입을 완료하시고, 자신의 대시보드로 들어가시면 아래의 화면을 확인하실 수 있습니다.
![](http://t1.daumcdn.net/tistory_admin/static/images/no-image-v1.png)
여기서 "Create New Project"를 클릭해주시면 아래의 창을 확인 할 수 있습니다.
![](http://t1.daumcdn.net/tistory_admin/static/images/no-image-v1.png)
사용자가 업로드 할 데이터들에 대한 프로젝트 내용을 기입합니다.
첫 번째로 프로젝트 명을 기입합니다.
두 번째로 해당 데이터에 대한 라이선스를 선택해줍니다. 여러 가지가 있는데, 특별히 정해진 내용은 있는 거 같진 않네요..
세 번째로 업로드 할 데이터들의 목적입니다.
마지막으로, 업로드할 데이터의 라벨을 작성합니다. ex) 업로드할 이미지가 자동차 일 경우, car와 같이 작성해주시면 됩니다.
저는 캐글의 "Brain MRI Images for Brain Tumor Detection" 의 데이터를 업로드하고자 합니다.
분류 문제의 데이터를 객체 검출을 해보고자 프로젝트의 목적은 "Object Detection"이 되겠네요.
해당 내용에 대한 작성이 완료되면 아래의 화면을 통해서 데이터를 업로드 하시면 됩니다!
![](http://t1.daumcdn.net/tistory_admin/static/images/no-image-v1.png)
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업로드가 완료되면 "우측 상단의 Finish Uploading"을 누르시면 아래의 창을 확인할 수 있습니다!
![](http://t1.daumcdn.net/tistory_admin/static/images/no-image-v1.png)
업로드 된 데이터를 Train/Valid/Test로 나누는 비율을 설정해줍니다!! 목적에 맞게 설정하시고 "Continue"를 누르십시오!
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/tqnJA/btrrLN18WVc/DGSSuyHSMLQsNkiFJ7j2kK/img.png)
업로드 완료!!
<Roboflow 탐험하기 (2) - 사용자 데이터 Annotation 하기>
이제 원하는 데이터를 업로드 하였으니, 목적에 맞는 Annotation을 진행하면 됩니다!
저는 객체 검출을 목적으로 데이터를 업로드하였습니다. 업로드가 완료된 화면에서 한 장의 이미지를 선택해줍니다.
그러면 아래의 창을 확인할 수 있습니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/bHOQJt/btrrKJyVGMx/kjqHCtkIBuZgri4HhObKWk/img.png)
그러고 목적에 맞는 bounding box를 설정하시면 됩니다!! 이게 작업입니다 ㅠㅠ
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/djDg0l/btrrRdSxrdL/Erl2nkqnwlu0v7lQZk3AW1/img.gif)
<Roboflow 탐험하기 (2) - Annotation 한 데이터 다운로드하기>
위 단계에서 Annotation을 완료하였다면, 이제 학습을 위해 Annotation이 된 데이터를 받아야 할 겁니다. 원하는 데이터들에 대해 작업이 완료되면 우측 상단의 "Generate New Version"을 클릭하시면 아래의 창을 보실 수 있습니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/c1swDC/btrrR7kbHpa/6jKryQwrgkqQOWalYlIKK1/img.png)
이제 Annotation이 된 우리의 데이터를 받기 전에 아~~ 주 중요하고 좋은 기능이 여기서 확인할 수 있습니다.
데이터를 출력 전에 "전처리"와 "데이터 증폭 (Data augmentation)을 설정해서 다운로드할 수 있습니다!!
필요에 따라 설정하시면 되는데, 하나하나 확인하시면 좋을 거 같습니다!!
<Preprocessing Options>
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/nsLGm/btrrOcHmxhH/kBM6H1gCNRFioePL34rVy1/img.png)
<Data Augmentation Options>
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/ehgfsU/btrrPYaqSTA/8ei0a9zWP4XkXBqvFbzkpk/img.png)
해당 옵션을 설정하고 최종적으로 마지막 단계인 "Generate"를 클릭해주시면 아래의 창을 확인할 수 있습니다!
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/dn8Men/btrrP3Qqpb8/kiadRtrkz4Ut648X3kBirK/img.png)
"Export"를 누르시면 Annotation 형식 설정 후 다운로드하시면 됩니다!!
이상 Roboflow 탐험하기를 마치겠습니다. 대회나 실제 프로젝트하시면서, 부족한 데이터를 충원할 때 충분히 유용하게 사용되고 있으니 꼭 한번 사용하시면 좋을 거 같습니다!
또 여러 가지 비슷한 웹 툴이 있으면 공유해주시면 감사하겠습니다!
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