MMSegmentation으로 딥러닝 모델을 실행하는 과정에서 종종 아래와 같은 에러를 접하곤 합니다.

    assert (size is not None) ^ (size_divisor is not None),
AssertionError: only one of size and size_divisor should be valid

MMSegmentation github 사이트에서 관련 이슈로 등록된 글을 통해 확인해본 결과, data_preprocessor에서 size 혹은 size_divisor가 설정되어 있지 않아 발생하는 오류라고 합니다. 아래와 같이 data_preprocessor에 size를 추가 설정해주니 소스코드가 정상적으로 동작하는 것을 확인하였습니다.

crop_size = (512, 512)
data_preprocessor = dict(
    # ....
    size=crop_size)

참고자료: https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation/issues/3425

 요새 Dataset Lebeling 작업을 수행하는 과정에서 다양한 방식의 Label 구조 형식들을 접해보고 있습니다. Bounding Box 방식과 같이 단지 마우스 2번의 클릭으로 끝나는 경우가 있는가 하면, Polygon 방식과 같이 사진 내에 있는 모든 Object의 테두리에 점을 하나하나 공들여서 표시해보기도 합니다. Labeling 작업에 왕도는 없지만, 좀 더 데이터를 다루는 것에 초점을 맞추어 데이터의 속성을 이해하여 좀 더 적합한 모델을 찾는데 도움이 되기도 합니다.

 2024년 현재도 좋은 AI 모델이 소개되고는 있지만 정제되지 않은 데이터로는 좋은 성능의 AI 모델을 구현할 수 없습니다. 비록 데이터셋 제작에 많은 시간이 소모되더라도 결국은 데이터셋의 품질이 AI모델의 성능을 좌우하는 데엔 그 누구도 이견이 없을 것입니다.

 평소와 다름없이 LabelMe로 Labeling한 JSON 파일들을 Coco Dataset으로 변환한 다음, MMDetection으로 모델을 학습시키려 하는 과정에서 다음과 같은 에러를 접하게 되었습니다.

ValueError: need at least one array to concatenate

해당 오류의 원인을 찾아보니 MMDetection에서 원본 coco 데이터셋의 category를 기준으로 설정되어 있어서 우리들이 직접 만든 custom coco dataset의 class명이 원본 coco 데이터셋의 class명과 다를 경우 위와 같은 오류가 나타나는 것이었습니다. 이 문제는 LabelMe로 만든 coco 데이터셋의 class명을 원본 coco 데이터셋과 일치시키면 바로 해결됩니다.

 비록 학습시에는 원본 coco 데이터셋의 class명이 출력되시만, 모델 Deploy 수행시 class명을 변경해서 사용할 수 있기 때문에, 학습이 진행되는 동안 출력되는 class명이 다르게 되는 불편함을 감수하실 수 있다면 아래의 소스코드를 다운로드 받은 다음 LabelMe로 작업한 JSON 파일을 변환하여 사용해보시기 바랍니다. 

   If you get an error like the one above when training mmdetecton on a coco dataset that you converted to LabelMe, download labelme2coco.py below and convert it to that file, and you should be able to train mmdetection cleanly and without errors.

위 소스코드를 다운로드 받으신 다음 LabelMe에서 사용하던 대로 명령어를 입력합니다.

python labelme2coco.py [변환할 이미지 및 JSON 폴더] [coco 데이터셋 변환 폴더명] --labels labels.txt

  아래는 LabelMe에서 제공하는 예제입니다.

python labelme2coco.py data_annotated data_dataset_coco --labels labels.txt