02. 데이터 이해 및 전처리

• 통신탑 이미지 분류 데이터

• train data: 볼트가 포함된 통신탑 이미지 427개/ 통신탑이 포함되지 않은 이미지 222개

• test data: 볼트가 포함된 통신탑 이미지 97개/ 통신탑이 포함되지 않은 이미지 81개

• 데이터셋 폴더 경로 설정

• Glob 모듈을 통해서 데이터 개수 확인

• 데이터 시각화

• Open CV를 통해 이미지 출력

• 통신탑 이미지 객체 인식 데이터

Class id	Class name	설명	예시 사진
1	target	너트의 모든 class: Normal + Unscrewed red + ...
2	Normal	너트와 와셔 부분의 이격이 발견되지 않고, 부식이 발생하지 않았으며 변색이 없더나 경미한 정도
3	Unscrewed red	와셔 쪽 와트 풀림이 발생했더나 너트와 와셔 부분의 이격 정도가 명확
4	Rusty yellow	변색이 명확하게 일어났거나 부식이 발생한 조치 관리 대상
5	Rusty red	명확한 변색을 동반한 심한 부식이 발생하여 조치가 필요한 대상
6	Unscrewed yellow	너트와 와셔 부분의 경미한 이격 발생

 

• 데이터셋 폴더 경로를 설정: 이미지 폴더와 주석 파일의 위치를 지정

• Annotation(주석) 파일을 load하여 정보 확인

• Annotation 파일 구성요소 개수 확인: 5개

• 0. info: 데이터 셋 정보를 포함하는 섹션

• 1. Licenses: 데이터 셋 사용에 관한 라이센스 정보를 포함하는 섹션

• 2. categories: 데이터 셋에 포함된 객체 카테고리에 대한 정보 

• 3. Images: 데이터 셋에 포함된 이미지 정보를 포함한 섹션

• 4. Object Annotation: 객체의 주석 정보를 포함하는 섹션

• matplotlib를 통한 시각화

Normal, Rusty_Yellow에 비해 타 클래스의 데이터가 부족

데이터 증강 필요

• matplotlib를 통한 시각화

Normal, Rusty_Yellow에 비해 타 클래스의 데이터가 부족

데이터 증강 필요

• Open CV를 이용하여 이미지와 경계상자 함께 출력

• Annotation 파일을 load, 이미지 별로 image_id가 일치할 경우 target으로 묶음

• 각 클래스 별 경계상자의 색을 지정, 이름을 할당