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[2022.04.25 ~ 2022.05.12] Recycle Trash Semantic Segmentation Competition - 부스트캠프 AI Tech 3기
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[Visualization] Fiftyone 시각화 #4

Open omocomo opened 2 years ago

omocomo commented 2 years ago

Background

Fiftyone으로 Train data와 Test data Inference 결과를 시각화해 어떻게 segmentation annotation이 되어있는지 확인하고자 합니다. 이를 통해 특이한 case나 잘못 annotation 된 경우를 찾아낼 수 있습니다. 이때 Train data의 경우 주어진 Annotation file이 coco format으로 이루어져 있어 특별한 처리 없이 바로 시각화할 수 있습니다. Test data의 경우 submission.csv를 이용해 그 결과를 시각화할 수 있는 코드를 작성하려고 합니다.

Content

Details

아래처럼 Color by value를 선택해 class별로 색을 구분해 볼 수 있다.

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omocomo commented 2 years ago

[Inference 시각화 오류] 아래와 같은 경우 A, B가 겹쳐있어 윤곽선이 하나의 물체로 판단되고 A로 class가 정해집니다. 아직 해결방법은 찾지 못했습니다. image

Dongwoo-Im commented 2 years ago

class 별로 thres, contour 구하는 방식으로 앞서 말씀하신 부분은 일정 부분 해결된 것 같습니다. (이 방식도 동일한 클래스가 이어져 있는 경우 하나의 객체로 인식합니다.) 그리고 지금은 class 별로 mask color를 지정할 수 있도록 해보려고 좀 더 검색해보고 있습니다. 추후 PR 올려두겠습니다. image

hyoseok1223 commented 2 years ago

image 이렇게게 다른 파일의 결과를 같이 시각화해서 비교해보고자 할 때 같은 클래스의 색깔이 다르게 찍혀서 비교대조하기가 매우 불편합니다. 혹시 색상을 고정할 수 있는 방법이 있다면 고려해보면 좋을 것 같습니다

Dongwoo-Im commented 2 years ago

color bar 설정이 있는 걸로는 아는데, 저번에 해봤더니 무반응이더라구요..

hyoseok1223 commented 2 years ago

fiftyone 공식문서

를 참고하면 semantic segmentation 색상은 color pool을 통해 통제되고 이게 바뀌는 것을 확인했습니다. 다만, class별로 고정되지는 않습니다. 이를 고정하는 방법을 찾아봐야할 것 같습니다

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