Lableme로 Coco Dataset과 VOC Dataset 만들기

 

 고성능의 인공지능을 만들기 위한 가장 중요한 작업 중 하나는 최대한 많은 양질의 데이터를 확보하는 것입니다. 상상을 뛰어넘는 인공지능의 놀라운 발전을 보았을 때 마치 AI를 연구하는 사람들이 고상한 기술을 사용하여 인공지능을 만드는 것처럼 보이지만 안타깝게도 학습 데이터가 확보되지 않은 인공지능은 고성능을 발휘하기 어렵습니다.

 

 그렇다고 해서 데이터만 잔뜩 확보했다고 하여 고성능의 인공지능 기술이 뚝딱 하고 만들어지는 것은 결코 아닙니다. 확보된 데이터를 인공지능이 학습할 수 있도록 전처리 하는 과정이 필요한데 주어진 사진에서 학습하고자 하는 물체의 이름과 위치 등을 표시하여 인공지능이 이를 학습할 수 있도록 만들어주어야 합니다. 흔히 이 전처리 과정을 '레이블링(Labeling)이라고 합니다.

 

사진의 물체 정보 분류(왼쪽), 사진의 물체 위치를 네모상자로 표시(중간), 사진의 물체 위치를 직접 표시(오른쪽)

 

 산업 분야에서 인공지능의 활용 영역이 확대됨에 따라 수집된 데이터의 전처리를 전문으로 하는 기술에 대한 수요가 늘어났고, 이를 처리할 수 있는 성능 좋은 Labeling 기술들이 소개되고 있습니다. 단지 사진을 선택했을 뿐인데 사진 속 특성(Feature)을 추출하고 이에 맞는 Labeling 작업까지 자동으로 해주는 기술이 등장할 만큼 지금 이 순간에도 좋은 도구들이 소개되고 있습니다.

 

 하지만, 인공지능을 시범 도입하기 위해 고가의 Labeling tool을 구매하여 사용하는 것은 상당히 부담스러울 수 밖에 없습니다. 다행히도, 자신의 Field에 인공지능 적용 실용성 여부를 검토할 수 있는 데이터셋 전처리를 가능하게 해주는 무료 도구들이 오픈소스로 공개되어있습니다. 이번 포스팅에서는 지금 이 순간에도 무료로 공개되어 있으며, 누구나 쉽게 어떤 환경에서도 사용할 수 있는 LabelMe를 소개드리도록 하겠습니다.

LabelMe는 pip로 설치하여 바로 사용하실 수 있습니다.

 

$ pip install labelme pyqt5 pyside2

 

혹은 아래의 사이트를 통해 소스코드를 직접 설치하실 수 있습니다.

 

https://github.com/wkentaro/labelme

GitHub - wkentaro/labelme: Image Polygonal Annotation with Python (polygon, rectangle, circle, line, point and image-level flag

 

 labelme를 실행하면 상당히 직관적인 UI툴을 갖추고 있는 것을 보실 수 있습니다. 

 

 

 레이블링을 수행하고자 하는 이미지를 불러온 다음 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하여 'Create Polygons'를 클릭하여 이미지의 객체 주변에 점을 찍어가며 객체를 표시해줍니다.

 

 

 주변에 점을 찍다 한 바퀴 정도 돌게되여 처음 찍은 점으로 돌아오게 되었을 때 1개의 폴리곤이 완성되며 이 때 표시한 객체의 속성을 입력해줍니다.

 

 

 Labeling이 완료되면 위와 같이 작업이 완료된 모습을 확인하실 수 있습니다. 혹시 표시하고자 하는 객체를 네모 모양으로 하고싶으신 분은 'Create Rectangle'을 선택하여 표시할 수 도 있습니다.

 

 

 Object Detection을 수행하는 방법과 같이 Rectangle로 객체를 감싼 다음 Label을 붙여주면 됩니다.

 

 

 지금까지 진행한 작업들을 확인해봅니다. LabelMe로 작업하였던 내용들이 이미지 폴더에 함께 들어있는 것을 확인하실 수 있습니다.

 

 

 

Pascal VOC 방식의 Dataset 만들기

 

  지금부터 LabelMe로 만든 Label 정보들을 인공지능이 학습할 수 있도록 전처리과정을 통해 Dataset을 만드는 과정을 설명드리도록 하겠습니다. 데이터를 학습할 때 보통 COCO 와 Pascal VOC 방식의 Dataset이 주로 사용되고 있습니다. LabelMe 저자는 LabelMe로 Label을 적용한 정보를 COCO 혹은 Pascal VOC로 변환해주는 소스코드를 제공하고 있습니다. 아래 링크를 통해 다운로드 받으실 수 있습니다.

 

https://github.com/wkentaro/labelme/tree/main/examples/instance_segmentation

 

 

1. Pascal VOC로 변환(labelme2voc.py)

 

 먼저 자신이 Label한 클래스의 명단을 labels.txt 파일로 아래와 같이 작성해주세요. 저의 경우 객체가 고양이 단 하나 뿐이므로 class는 cat 하나입니다.

__ignore__
_background_
cat

 

해당 명령어를 수행하면 아래와 같이 폴더들이 생성되는 것을 확인하실 수 있습니다.

 

 

 

 SegmentationObjectVisualization 폴더의 내용을 보시면 아래와 같이 Label이 잘 되어있는 것을 확인하실 수  있습니다.

 

 

2. COCO로 변환(labelme2coco.py)

 

 다음으로 Coco Dataset으로 변환하는 방법을 살펴보겠습니다. 위에서 VOC Dataset을 만들때 사용하였던 label.txt에 자신이 만든 Label의 클래스를 적어주신 다음 labelme2coco.py를 사용하여 다음과 같이 실행해줍니다.

 

$ python labelme2voc.py '이미지와Label정보가 담긴 폴더명' 'VOC데이터셋 폴더명' --labels labels.txt

 

 위 명령어를 실행하면 COCO 양식의 데이터셋이 생성된 것을 확인하실 수 있습니다.

 

 

Visualization 폴더 내용을 보면 Label이 적용된 것을 확인하실 수 있습니다.