Roboflow 사용법

YOLOv8을 학습시키기 위해 이미지 Labeling할 때 사용한 Roboflow 사용법에 대해서 알아보겠습니다. 해당 자료는 코끼리공장의 ESG 센터에서 근로자분들을 대상으로한 강의 자료 일부입니다.

1. Roboflow사이트 주소로 접속합니다.
2. Sign in 버튼을 누르고 로그인 혹은 회원가입을 진행합니다.
3. 가입한 계정으로 로그린을 해줍니다.
4. 첫화면에서 워크스페이스 이름을 정하고 요금제를 선택합니다. - Starter Trial 을 선택하면 2주 동안 유료 버전을 체험할 수 있습니다. - Public Plan을 선택하면 일부 기능이 제한되고 데이터를 공개합니다.
5. 생성한 워크스페이스에 팀원을 초대하는 페이지입니다. 초대할 팀원이 없으면 skip 버튼을 클릭합니다.
6. Create New Project버튼을 클릭해서 프로젝트를 생성합니다.

7.프로젝트의 이름과 타입을 선택하고 Annotation Group에 인식할 객체의 그룹을 지정해줍니다.

8. 생성된 프로젝트에서 Labeling할 이미지를 업로드합니다.
9. 업로드가 완료되면 Save and Continue 버튼을 클립합니다.
10. 업로드가 완료되면 Assign Images 버튼을 클릭합니다.
11. Start Annotating 버튼을 클릭하고 Labeling을 시작합니다.

· Dang Tool(D), 이미지를 잡아서 움직이는데 사용됩니다. · Bounding Box Tool(B), 사각형 박스 그릴 때 사용됩니다. · Polygon Tool(P), 점으로 연결해서 구분하는 폴리곤 그릴 때 사용됩니다. · Smart Polygon(S), 자동으로 폴리곤 그릴 때 사용됩니다. · Undo(control + z), 되돌리기 기능입니다. · Redo(control + shift + z), 복원하기 기능입니다. · 사각형박스(바운딩박스)를 그리고 label name 입력 후 엔터를 하면 Labeling 한 정보가 저장됩니다. · Enhanced를 클릭하면 SAM 모델을 활용한 자동 폴리곤 labeling이 가능합니다. 자동 Labeling 기능으로 Annotation하고 싶은 부분을 클릭하면 됩니다. 지정된 영역 내부를 한번 더 클릭하면 해당 부분이 제외 됩니다. 원하는 영역이 지정 되었으면 Finish 버튼을 클릭합니다. Save 버튼을 눌러서 해당 정보를 저장해줍니다.

업로드한 이미지에 대해서 Labeling과정을 마친 후 원하는 형식에 맞춰 학습용 데이터를 생성할 수 있습니다.

1. Source Images : 레이블링한 이미지 소스
2. Train/Test Split : 레이블링한 이미지 세트의 Train, Validation, teat 비율 지정
3. Preprocessing : 데이터 전처리 작업, 이미지 회전, 흑백 등 지정
4. Augmentation : 이미지 수가 부족한 경우 증강, Crop, Rotation 등
5. Create : Version 생성(데이터셋 생성)

우측 상단에 있는 Export Dataset 버튼을 눌러서 원하는 Format으로 데이터 다운로드한 후 압축을 해제하면 이미지와 Label 파일을 확인할 수 있습니다.