Summary

Introduction

Code, Conept & Explanation

Custom Vision 활용 가이드

1. Azure CLI로 리소스 그룹 관리하기

• GUI 삭제 방법: Azure Portal을 통해 손쉽게 리소스 그룹을 삭제.
  CLI 삭제 추천 상황: 대량(100개 이상)의 리소스 그룹 삭제 - 시 효율적.
• CLI 명령어를 활용하면 반복 작업을 줄일 수 있음.
  CLI 사용 방법:

az group delete --name <리소스 그룹 이름> --yes --no-wait

CLI 명령 자동화

리소스 그룹 목록을 파일에서 가져와 처리:

1. Ctrl + H(macOS: Cmd + H)로 찾기 및 바꾸기.
2. 정규식 활용:

• 찾기: ^(.*)$
• 바꾸기: call az group delete --name \1 --yes --no-wait

3. 모든 줄을 명령어로 변환.

2. 이미지 라벨링과 어노테이션

주요 차이점:

항목 | 라벨링(Labeling) | 어노테이션(Annotation)
목적 | 클래스 분류 | 객체 위치 및 세부 정보 제공
복잡도 | 단순 | 복잡
응용 분야 | 기본 객체 인식 | 객체 감지, 자율 주행 등

3. COCO 데이터셋

• 구성:
  • 33만+ 이미지, 150만+ 객체 인스턴스 포함.
  • 객체 감지, 세그먼트, 키포인트 주석 지원.
• 활용 사례:
  • 객체 감지, 이미지 캡셔닝, 파노픽 세그먼테이션 등.
    JSON 포맷 주요 구성:
    이미지, 어노테이션, 카테고리 정보 포함.

4. YOLO 모델과 어노테이션
   특징:
   한 번의 처리로 빠르고 정확한 객체 탐지.
   정규화된 좌표(x_center, y_center, width, height) 사용.
   YOLO 어노테이션 형식:
   텍스트 파일에 클래스 ID, 중심 좌표, 박스 크기 기록.
5. 어노테이션 포맷 비교
   특징 COCO YOLO Pascal VOC
   형식 JSON TXT XML
   바운딩 박스 절대 좌표 정규화된 상대 좌표 절대 좌표
   사용 사례 대규모 데이터셋 실시간 처리 모델 단순 프로젝트
6. Pylabel: 어노테이션 관리 라이브러리
   지원 포맷: COCO, YOLO, Pascal VOC 등.
   주요 기능:
   포맷 변환, 필터링, 데이터 시각화.
   사용자 정의 확장 가능.
   Azure Custom Vision 연동 사례:

COCO 형식으로 데이터 변환 후 Custom Vision에 업로드.

Challenges & Solutions

Results

What I Learned & Insights

Conlusion