Sementic Segmentation 준비기 2

 이번에는 같이 프로젝트 하기로 한 사람들 끼리 모여서 오프라인 미팅을 하게되었다. 일단 다들 시멘틱 세그먼테이션에 대해서 잘 모르다 보니 각자 조사한 것들이 어떤게 있고, 아는 내용이 무엇인지, 앞으로 어떻게 해야할지 이야기하는 위주로 시간을 보냈다.

 

 우리가 하고자 하는 프로젝트는 일반 도로 사진을 세그먼테이션 하는것이 아닌 위성 사진 데이터를 이용하는 것이라 아직 자료는 많이 찾아보지는 않았는데 라벨 데이터를 처리하는 것이 생각보다 복잡해 보였다. 우선 가장 간단하게 위성 이미지로부터 빌딩만 얻어내는 경우는 이미 마스크 처리된 이미지가 있어서 이 이미지를 라벨로 사용하면 될 것 같았지만, 도로를 세그먼테이션을 하는 경우가 문제였다.

 

 가지고 있는 json 파일을 확인해 보았지만 도로가 폴리곤 형태로 되어있으며 실제 위경도와 이미지 상 좌표가 나와있는데, 이미지 상 좌표가 x, y 좌표값의 배열이 아닌 그저 실수의 벡터 형태로 되어 있다보니 이걸 그냥 좌표들이 그냥 나열되어있는 것인지 감이 잘 잡히지는 않았다.

 

 아무튼 처음 모였을 때 앞으로 어떻게 해야할지 많이 막막하긴 했는데, 막막한건 여전 했지만 모이기 전 보다는 어떤일을 할지 조금 명확해졌다. 이 과정에서 다른 사람과 의견이 안맞는 부분이 있었는데, 나는 도로 세그먼테이션의 경우 json 파일로부터 마스킹 이미지를 만들어야 하는데, 이 과정은 빌딩 세그먼테이션 조차 어떻게 하지 모르는 상태에서 하기는 힘드니 가장 간단한 것 부터 다같이 하고 차근 차근 넘어가자고 주장하였고, 다른 한 분은 한명은 도로 세그먼테이션, 다른 한명은 빌딩 세그먼테이션, 다른 한 명은 위성 정보 툴 사용법 등을 분할해보자고 하였다.

 

 일단 그 분의 이야기 대로 각자 역활을 분담해서 하면 가장 좋기는 했지만, 서로 다 시멘틱 세그먼테이션 자체를 모르고 빌딩 조차 못하는 상황에서 도로 세그먼테이션하고, 더 어려운걸 다른 누군가가 분할해서 한다는건 불가능 하다고 생각했다.

 

 하나의 책을 두고 사람들 끼리 각 장을 나눠서 발표하자고 하면 맨 앞장에 있는 사람은 앞부분만 공부하고, 뒷 부분은 설명만 듣고 제대로 공부하지 않을 것이고, 맨 뒷장을 준비하는 사람은 제한된 시간에 모든 장을 보면서 정리해야하니 엄청 힘들지 않은가. 다른 팀원들도 대체적으로 내 의견이 맞는지는 모르지만 비슷하게 공감하는 상황이었고, 절충 해서 이번주 까지는 빌딩 세그먼테이션 진행하기로 했다.

 

https://pallawi-ds.medium.com/semantic-segmentation-with-u-net-train-and-test-on-your-custom-data-in-keras-39e4f972ec89

Semantic segmentation with U-Net- train, and test on your custom data in Keras

 

 하는 방법은 각자가 찾은 방식을 활용하기로 했고, 나는 Pallawi라는 사람이 위성 데이터셋과 UNet으로 결과물은 만든걸 봐서 데이터가 있으니 이와 비슷한 방법으로 학습을 진행해보고자 한다. 여전히 어떻게 해야할지 막막한 상황이기는 하지만 잘 마무리해보자.