#
객체 탐지

객체 탐지는 이미지에서 인스턴스(예: 사람, 건물 또는 자동차)를 감지하는 컴퓨터 비전 작업입니다. 객체 탐지 모델은 이미지를 입력으로 받고 탐지된 바운딩 박스의 좌표와 관련된 레이블을 출력합니다. 하나의 이미지에는 여러 객체가 있을 수 있으며 각각은 자체적인 바운딩 박스와 레이블을 가질 수 있습니다(예: 차와 건물이 있는 이미지). 또한 각 객체는 이미지의 다른 부분에 존재할 수 있습니다(예: 이미지에 여러 대의 차가 있을 수 있음). 이 작업은 보행자, 도로 표지판, 신호등과 같은 것들을 감지하는 자율 주행에 일반적으로 사용됩니다. 다른 응용 분야로는 이미지 내 객체 수 계산 및 이미지 검색 등이 있습니다.

이 가이드에서 다음을 배울 것입니다:

1. 합성곱 백본(인풋 데이터의 특성을 추출하는 합성곱 네트워크)과 인코더-디코더 트랜스포머 모델을 결합한 DETR 모델을 CPPE-5 데이터 세트에 대해 미세조정 하기
2. 미세조정 한 모델을 추론에 사용하기.

이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다.

시작하기 전에 필요한 모든 라이브러리가 설치되어 있는지 확인하세요:

    pip install -q datasets transformers evaluate timm albumentations

허깅페이스 허브에서 데이터 세트를 가져오기 위한 🤗 Datasets과 모델을 학습하기 위한 🤗 Transformers, 데이터를 증강하기 위한 `albumentations`를 사용합니다. DETR 모델의 합성곱 백본을 가져오기 위해서는 현재 `timm`이 필요합니다.

커뮤니티에 모델을 업로드하고 공유할 수 있도록 Hugging Face 계정에 로그인하는 것을 권장합니다. 프롬프트가 나타나면 토큰을 입력하여 로그인하세요:

    >>> from huggingface_hub import notebook_login

    >>> notebook_login()

##
CPPE-5 데이터 세트 가져오기

CPPE-5 데이터 세트는 COVID-19 대유행 상황에서 의료 전문인력 보호 장비(PPE)를 식별하는 어노테이션이 포함된 이미지를 담고 있습니다.

데이터 세트를 가져오세요:

    >>> from datasets import load_dataset

    >>> cppe5 = load_dataset("cppe-5")
    >>> cppe5
    DatasetDict({
        train: Dataset({
            features: ['image_id', 'image', 'width', 'height', 'objects'],
            num_rows: 1000
        })
        test: Dataset({
            features: ['image_id', 'image', 'width', 'height', 'objects'],
            num_rows: 29
        })
    })

이 데이터 세트는 학습 세트 이미지 1,000개와 테스트 세트 이미지 29개를 갖고 있습니다.

데이터에 익숙해지기 위해, 예시가 어떻게 구성되어 있는지 살펴보세요.

    >>> cppe5["train"][0]
    {'image_id': 15,
     'image': <PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=943x663 at 0x7F9EC9E77C10>,
     'width': 943,
     'height': 663,
     'objects': {'id': [114, 115, 116, 117],
      'area': [3796, 1596, 152768, 81002],
      'bbox': [[302.0, 109.0, 73.0, 52.0],
       [810.0, 100.0, 57.0, 28.0],
       [160.0, 31.0, 248.0, 616.0],
       [741.0, 68.0, 202.0, 401.0]],
      'category': [4, 4, 0, 0]}}

데이터 세트에 있는 예시는 다음의 영역을 가지고 있습니다:

- `image_id`: 예시 이미지 id
- `image`: 이미지를 포함하는 `PIL.Image.Image` 객체
- `width`: 이미지의 너비
- `height`: 이미지의 높이
- `objects`: 이미지 안의 객체들의 바운딩 박스 메타데이터를 포함하는 딕셔너리:
  - `id`: 어노테이션 id
  - `area`: 바운딩 박스의 면적
  - `bbox`: 객체의 바운딩 박스 (COCO 포맷으로)
  - `category`: 객체의 카테고리, 가능한 값으로는 `Coverall (0)`, `Face_Shield (1)`, `Gloves (2)`, `Goggles (3)` 및 `Mask (4)` 가 포함됩니다.

`bbox` 필드가 DETR 모델이 요구하는 COCO 형식을 따른다는 것을 알 수 있습니다. 그러나 `objects` 내부의 필드 그룹은 DETR이 요구하는 어노테이션 형식과 다릅니다. 따라서 이 데이터를 학습에 사용하기 전에 전처리를 적용해야 합니다.

데이터를 더 잘 이해하기 위해서 데이터 세트에서 한 가지 예시를 시각화하세요.

    >>> import numpy as np
    >>> import os
    >>> from PIL import Image, ImageDraw

    >>> image = cppe5["train"][0]["image"]
    >>> annotations = cppe5["train"][0]["objects"]
    >>> draw = ImageDraw.Draw(image)

    >>> categories = cppe5["train"].features["objects"].feature["category"].names

    >>> id2label = {index: x for index, x in enumerate(categories, start=0)}
    >>> label2id = {v: k for k, v in id2label.items()}

    >>> for i in range(len(annotations["id"])):
    ...     box = annotations["bbox"][i - 1]
    ...     class_idx = annotations["category"][i - 1]
    ...     x, y, w, h = tuple(box)
    ...     draw.rectangle((x, y, x + w, y + h), outline="red", width=1)
    ...     draw.text((x, y), id2label[class_idx], fill="white")

    >>> image

바운딩 박스와 연결된 레이블을 시각화하려면 데이터 세트의 메타 데이터, 특히 `category` 필드에서 레이블을 가져와야 합니다. 또한 레이블 ID를 레이블 클래스에 매핑하는 `id2label`과 반대로 매핑하는 `label2id` 딕셔너리를 만들어야 합니다. 모델을 설정할 때 이러한 매핑을 사용할 수 있습니다. 이러한 매핑은 허깅페이스 허브에서 모델을 공유했을 때 다른 사람들이 재사용할 수 있습니다.

데이터를 더 잘 이해하기 위한 최종 단계로, 잠재적인 문제를 찾아보세요. 객체 감지를 위한 데이터 세트에서 자주 발생하는 문제 중 하나는 바운딩 박스가 이미지의 가장자리를 넘어가는 것입니다. 이러한 바운딩 박스를 “넘어가는 것(run away)“은 훈련 중에 오류를 발생시킬 수 있기에 이 단계에서 처리해야 합니다. 이 데이터 세트에도 같은 문제가 있는 몇 가지 예가 있습니다. 이 가이드에서는 간단하게하기 위해 데이터에서 이러한 이미지를 제거합니다.

    >>> remove_idx = [590, 821, 822, 875, 876, 878, 879]
    >>> keep = [i for i in range(len(cppe5["train"])) if i not in remove_idx]
    >>> cppe5["train"] = cppe5["train"].select(keep)

##
데이터 전처리하기

모델을 미세 조정 하려면, 미리 학습된 모델에서 사용한 전처리 방식과 정확하게 일치하도록 사용할 데이터를 전처리해야 합니다. AutoImageProcessor는 이미지 데이터를 처리하여 DETR 모델이 학습에 사용할 수 있는 `pixel_values`, `pixel_mask`, 그리고 `labels`를 생성하는 작업을 담당합니다. 이 이미지 프로세서에는 걱정하지 않아도 되는 몇 가지 속성이 있습니다:

- `image_mean = [0.485, 0.456, 0.406 ]`
- `image_std = [0.229, 0.224, 0.225]`

이 값들은 모델 사전 훈련 중 이미지를 정규화하는 데 사용되는 평균과 표준 편차입니다. 이 값들은 추론 또는 사전 훈련된 이미지 모델을 세밀하게 조정할 때 복제해야 하는 중요한 값입니다.

사전 훈련된 모델과 동일한 체크포인트에서 이미지 프로세서를 인스턴스화합니다.

    >>> from transformers import AutoImageProcessor

    >>> checkpoint = "facebook/detr-resnet-50"
    >>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(checkpoint)

`image_processor`에 이미지를 전달하기 전에, 데이터 세트에 두 가지 전처리를 적용해야 합니다:

- 이미지 증강
- DETR 모델의 요구에 맞게 어노테이션을 다시 포맷팅

첫째로, 모델이 학습 데이터에 과적합 되지 않도록 데이터 증강 라이브러리 중 아무거나 사용하여 변환을 적용할 수 있습니다. 여기에서는 Albumentations 라이브러리를 사용합니다… 이 라이브러리는 변환을 이미지에 적용하고 바운딩 박스를 적절하게 업데이트하도록 보장합니다. 🤗 Datasets 라이브러리 문서에는 객체 탐지를 위해 이미지를 보강하는 방법에 대한 자세한 가이드가 있으며, 이 예제와 정확히 동일한 데이터 세트를 사용합니다. 여기서는 각 이미지를 (480, 480) 크기로 조정하고, 좌우로 뒤집고, 밝기를 높이는 동일한 접근법을 적용합니다:

    >>> import albumentations
    >>> import numpy as np
    >>> import torch

    >>> transform = albumentations.Compose(
    ...     [
    ...         albumentations.Resize(480, 480),
    ...         albumentations.HorizontalFlip(p=1.0),
    ...         albumentations.RandomBrightnessContrast(p=1.0),
    ...     ],
    ...     bbox_params=albumentations.BboxParams(format="coco", label_fields=["category"]),
    ... )

이미지 프로세서는 어노테이션이 다음과 같은 형식일 것으로 예상합니다: `{'image_id': int, 'annotations': List[Dict]}`, 여기서 각 딕셔너리는 COCO 객체 어노테이션입니다. 단일 예제에 대해 어노테이션의 형식을 다시 지정하는 함수를 추가해 보겠습니다:

    >>> def formatted_anns(image_id, category, area, bbox):
    ...     annotations = []
    ...     for i in range(0, len(category)):
    ...         new_ann = {
    ...             "image_id": image_id,
    ...             "category_id": category[i],
    ...             "isCrowd": 0,
    ...             "area": area[i],
    ...             "bbox": list(bbox[i]),
    ...         }
    ...         annotations.append(new_ann)

    ...     return annotations

이제 이미지와 어노테이션 전처리 변환을 결합하여 예제 배치에 사용할 수 있습니다:

    >>> # transforming a batch
    >>> def transform_aug_ann(examples):
    ...     image_ids = examples["image_id"]
    ...     images, bboxes, area, categories = [], [], [], []
    ...     for image, objects in zip(examples["image"], examples["objects"]):
    ...         image = np.array(image.convert("RGB"))[:, :, ::-1]
    ...         out = transform(image=image, bboxes=objects["bbox"], category=objects["category"])

    ...         area.append(objects["area"])
    ...         images.append(out["image"])
    ...         bboxes.append(out["bboxes"])
    ...         categories.append(out["category"])

    ...     targets = [
    ...         {"image_id": id_, "annotations": formatted_anns(id_, cat_, ar_, box_)}
    ...         for id_, cat_, ar_, box_ in zip(image_ids, categories, area, bboxes)
    ...     ]

    ...     return image_processor(images=images, annotations=targets, return_tensors="pt")

이전 단계에서 만든 전처리 함수를 🤗 Datasets의 `with_transform` 메소드를 사용하여 데이터 세트 전체에 적용합니다. 이 메소드는 데이터 세트의 요소를 가져올 때마다 전처리 함수를 적용합니다.

이 시점에서는 전처리 후 데이터 세트에서 예시 하나를 가져와서 변환 후 모양이 어떻게 되는지 확인해 볼 수 있습니다. 이때, `pixel_values` 텐서, `pixel_mask` 텐서, 그리고 `labels`로 구성된 텐서가 있어야 합니다.

    >>> cppe5["train"] = cppe5["train"].with_transform(transform_aug_ann)
    >>> cppe5["train"][15]
    {'pixel_values': tensor([[[ 0.9132,  0.9132,  0.9132,  ..., -1.9809, -1.9809, -1.9809],
              [ 0.9132,  0.9132,  0.9132,  ..., -1.9809, -1.9809, -1.9809],
              [ 0.9132,  0.9132,  0.9132,  ..., -1.9638, -1.9638, -1.9638],
              ...,
              [-1.5699, -1.5699, -1.5699,  ..., -1.9980, -1.9980, -1.9980],
              [-1.5528, -1.5528, -1.5528,  ..., -1.9980, -1.9809, -1.9809],
              [-1.5528, -1.5528, -1.5528,  ..., -1.9980, -1.9809, -1.9809]],

             [[ 1.3081,  1.3081,  1.3081,  ..., -1.8431, -1.8431, -1.8431],
              [ 1.3081,  1.3081,  1.3081,  ..., -1.8431, -1.8431, -1.8431],
              [ 1.3081,  1.3081,  1.3081,  ..., -1.8256, -1.8256, -1.8256],
              ...,
              [-1.3179, -1.3179, -1.3179,  ..., -1.8606, -1.8606, -1.8606],
              [-1.3004, -1.3004, -1.3004,  ..., -1.8606, -1.8431, -1.8431],
              [-1.3004, -1.3004, -1.3004,  ..., -1.8606, -1.8431, -1.8431]],

             [[ 1.4200,  1.4200,  1.4200,  ..., -1.6476, -1.6476, -1.6476],
              [ 1.4200,  1.4200,  1.4200,  ..., -1.6476, -1.6476, -1.6476],
              [ 1.4200,  1.4200,  1.4200,  ..., -1.6302, -1.6302, -1.6302],
              ...,
              [-1.0201, -1.0201, -1.0201,  ..., -1.5604, -1.5604, -1.5604],
              [-1.0027, -1.0027, -1.0027,  ..., -1.5604, -1.5430, -1.5430],
              [-1.0027, -1.0027, -1.0027,  ..., -1.5604, -1.5430, -1.5430]]]),
     'pixel_mask': tensor([[1, 1, 1,  ..., 1, 1, 1],
             [1, 1, 1,  ..., 1, 1, 1],
             [1, 1, 1,  ..., 1, 1, 1],
             ...,
             [1, 1, 1,  ..., 1, 1, 1],
             [1, 1, 1,  ..., 1, 1, 1],
             [1, 1, 1,  ..., 1, 1, 1]]),
     'labels': {'size': tensor([800, 800]), 'image_id': tensor([756]), 'class_labels': tensor([4]), 'boxes': tensor([[0.7340, 0.6986, 0.3414, 0.5944]]), 'area': tensor([519544.4375]), 'iscrowd': tensor([0]), 'orig_size': tensor([480, 480])}}

각각의 이미지를 성공적으로 증강하고 이미지의 어노테이션을 준비했습니다. 그러나 전처리는 아직 끝나지 않았습니다. 마지막 단계로, 이미지를 배치로 만들 사용자 정의 `collate_fn`을 생성합니다. 해당 배치에서 가장 큰 이미지에 이미지(현재 `pixel_values` 인)를 패드하고, 실제 픽셀(1)과 패딩(0)을 나타내기 위해 그에 해당하는 새로운 `pixel_mask`를 생성해야 합니다.

    >>> def collate_fn(batch):
    ...     pixel_values = [item["pixel_values"] for item in batch]
    ...     encoding = image_processor.pad(pixel_values, return_tensors="pt")
    ...     labels = [item["labels"] for item in batch]
    ...     batch = {}
    ...     batch["pixel_values"] = encoding["pixel_values"]
    ...     batch["pixel_mask"] = encoding["pixel_mask"]
    ...     batch["labels"] = labels
    ...     return batch

##
DETR 모델 학습시키기

이전 섹션에서 대부분의 작업을 수행하여 이제 모델을 학습할 준비가 되었습니다! 이 데이터 세트의 이미지는 리사이즈 후에도 여전히 용량이 크기 때문에, 이 모델을 미세 조정 하려면 적어도 하나의 GPU가 필요합니다.

학습은 다음의 단계를 수행합니다:

1. AutoModelForObjectDetection을 사용하여 전처리와 동일한 체크포인트를 사용하여 모델을 가져옵니다.
2. TrainingArguments에서 학습 하이퍼파라미터를 정의합니다.
3. 모델, 데이터 세트, 이미지 프로세서 및 데이터 콜레이터와 함께 Trainer에 훈련 인수를 전달합니다.
4. train()를 호출하여 모델을 미세 조정 합니다.

전처리에 사용한 체크포인트와 동일한 체크포인트에서 모델을 가져올 때, 데이터 세트의 메타데이터에서 만든 `label2id`와 `id2label` 매핑을 전달해야 합니다. 또한, `ignore_mismatched_sizes=True`를 지정하여 기존 분류 헤드(모델에서 분류에 사용되는 마지막 레이어)를 새 분류 헤드로 대체합니다.

    >>> from transformers import AutoModelForObjectDetection

    >>> model = AutoModelForObjectDetection.from_pretrained(
    ...     checkpoint,
    ...     id2label=id2label,
    ...     label2id=label2id,
    ...     ignore_mismatched_sizes=True,
    ... )

TrainingArguments에서 `output_dir`을 사용하여 모델을 저장할 위치를 지정한 다음, 필요에 따라 하이퍼파라미터를 구성하세요. 사용하지 않는 열을 제거하지 않도록 주의해야 합니다. 만약 `remove_unused_columns`가 `True`일 경우 이미지 열이 삭제됩니다. 이미지 열이 없는 경우 `pixel_values`를 생성할 수 없기 때문에 `remove_unused_columns`를 `False`로 설정해야 합니다. 모델을 Hub에 업로드하여 공유하려면 `push_to_hub`를 `True`로 설정하십시오(허깅페이스에 로그인하여 모델을 업로드해야 합니다).

    >>> from transformers import TrainingArguments

    >>> training_args = TrainingArguments(
    ...     output_dir="detr-resnet-50_finetuned_cppe5",
    ...     per_device_train_batch_size=8,
    ...     num_train_epochs=10,
    ...     fp16=True,
    ...     save_steps=200,
    ...     logging_steps=50,
    ...     learning_rate=1e-5,
    ...     weight_decay=1e-4,
    ...     save_total_limit=2,
    ...     remove_unused_columns=False,
    ...     push_to_hub=True,
    ... )

마지막으로 `model`, `training_args`, `collate_fn`, `image_processor`와 데이터 세트(`cppe5`)를 모두 가져온 후, train()를 호출합니다.

    >>> from transformers import Trainer

    >>> trainer = Trainer(
    ...     model=model,
    ...     args=training_args,
    ...     data_collator=collate_fn,
    ...     train_dataset=cppe5["train"],
    ...     processing_class=image_processor,
    ... )

    >>> trainer.train()

`training_args`에서 `push_to_hub`를 `True`로 설정한 경우, 학습 체크포인트는 허깅페이스 허브에 업로드됩니다. 학습 완료 후, push_to_hub() 메소드를 호출하여 최종 모델을 허깅페이스 허브에 업로드합니다.

    >>> trainer.push_to_hub()

##
평가하기

객체 탐지 모델은 일반적으로 일련의 COCO-스타일 지표로 평가됩니다. 기존에 구현된 평가 지표 중 하나를 사용할 수도 있지만, 여기에서는 허깅페이스 허브에 푸시한 최종 모델을 평가하는 데 `torchvision`에서 제공하는 평가 지표를 사용합니다.

`torchvision` 평가자(evaluator)를 사용하려면 실측값인 COCO 데이터 세트를 준비해야 합니다. COCO 데이터 세트를 빌드하는 API는 데이터를 특정 형식으로 저장해야 하므로, 먼저 이미지와 어노테이션을 디스크에 저장해야 합니다. 학습을 위해 데이터를 준비할 때와 마찬가지로, cppe5[“test”]에서의 어노테이션은 포맷을 맞춰야 합니다. 그러나 이미지는 그대로 유지해야 합니다.

평가 단계는 약간의 작업이 필요하지만, 크게 세 가지 주요 단계로 나눌 수 있습니다. 먼저, `cppe5["test"]` 세트를 준비합니다: 어노테이션을 포맷에 맞게 만들고 데이터를 디스크에 저장합니다.

    >>> import json

    >>> # format annotations the same as for training, no need for data augmentation
    >>> def val_formatted_anns(image_id, objects):
    ...     annotations = []
    ...     for i in range(0, len(objects["id"])):
    ...         new_ann = {
    ...             "id": objects["id"][i],
    ...             "category_id": objects["category"][i],
    ...             "iscrowd": 0,
    ...             "image_id": image_id,
    ...             "area": objects["area"][i],
    ...             "bbox": objects["bbox"][i],
    ...         }
    ...         annotations.append(new_ann)

    ...     return annotations

    >>> # Save images and annotations into the files torchvision.datasets.CocoDetection expects
    >>> def save_cppe5_annotation_file_images(cppe5):
    ...     output_json = {}
    ...     path_output_cppe5 = f"{os.getcwd()}/cppe5/"

    ...     if not os.path.exists(path_output_cppe5):
    ...         os.makedirs(path_output_cppe5)

    ...     path_anno = os.path.join(path_output_cppe5, "cppe5_ann.json")
    ...     categories_json = [{"supercategory": "none", "id": id, "name": id2label[id]} for id in id2label]
    ...     output_json["images"] = []
    ...     output_json["annotations"] = []
    ...     for example in cppe5:
    ...         ann = val_formatted_anns(example["image_id"], example["objects"])
    ...         output_json["images"].append(
    ...             {
    ...                 "id": example["image_id"],
    ...                 "width": example["image"].width,
    ...                 "height": example["image"].height,
    ...                 "file_name": f"{example['image_id']}.png",
    ...             }
    ...         )
    ...         output_json["annotations"].extend(ann)
    ...     output_json["categories"] = categories_json

    ...     with open(path_anno, "w") as file:
    ...         json.dump(output_json, file, ensure_ascii=False, indent=4)

    ...     for im, img_id in zip(cppe5["image"], cppe5["image_id"]):
    ...         path_img = os.path.join(path_output_cppe5, f"{img_id}.png")
    ...         im.save(path_img)

    ...     return path_output_cppe5, path_anno

다음으로, `cocoevaluator`와 함께 사용할 수 있는 `CocoDetection` 클래스의 인스턴스를 준비합니다.

    >>> import torchvision

    >>> class CocoDetection(torchvision.datasets.CocoDetection):
    ...     def __init__(self, img_folder, image_processor, ann_file):
    ...         super().__init__(img_folder, ann_file)
    ...         self.image_processor = image_processor

    ...     def __getitem__(self, idx):
    ...         # read in PIL image and target in COCO format
    ...         img, target = super(CocoDetection, self).__getitem__(idx)

    ...         # preprocess image and target: converting target to DETR format,
    ...         # resizing + normalization of both image and target)
    ...         image_id = self.ids[idx]
    ...         target = {"image_id": image_id, "annotations": target}
    ...         encoding = self.image_processor(images=img, annotations=target, return_tensors="pt")
    ...         pixel_values = encoding["pixel_values"].squeeze()  # remove batch dimension
    ...         target = encoding["labels"][0]  # remove batch dimension

    ...         return {"pixel_values": pixel_values, "labels": target}

    >>> im_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("devonho/detr-resnet-50_finetuned_cppe5")

    >>> path_output_cppe5, path_anno = save_cppe5_annotation_file_images(cppe5["test"])
    >>> test_ds_coco_format = CocoDetection(path_output_cppe5, im_processor, path_anno)

마지막으로, 평가 지표를 가져와서 평가를 실행합니다.

    >>> import evaluate
    >>> from tqdm import tqdm

    >>> model = AutoModelForObjectDetection.from_pretrained("devonho/detr-resnet-50_finetuned_cppe5")
    >>> module = evaluate.load("ybelkada/cocoevaluate", coco=test_ds_coco_format.coco)
    >>> val_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(
    ...     test_ds_coco_format, batch_size=8, shuffle=False, num_workers=4, collate_fn=collate_fn
    ... )

    >>> with torch.no_grad():
    ...     for idx, batch in enumerate(tqdm(val_dataloader)):
    ...         pixel_values = batch["pixel_values"]
    ...         pixel_mask = batch["pixel_mask"]

    ...         labels = [
    ...             {k: v for k, v in t.items()} for t in batch["labels"]
    ...         ]  # these are in DETR format, resized + normalized

    ...         # forward pass
    ...         outputs = model(pixel_values=pixel_values, pixel_mask=pixel_mask)

    ...         orig_target_sizes = torch.stack([target["orig_size"] for target in labels], dim=0)
    ...         results = im_processor.post_process(outputs, orig_target_sizes)  # convert outputs of model to Pascal VOC format (xmin, ymin, xmax, ymax)

    ...         module.add(prediction=results, reference=labels)
    ...         del batch

    >>> results = module.compute()
    >>> print(results)
    Accumulating evaluation results...
    DONE (t=0.08s).
    IoU metric: bbox
     Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=100 ] = 0.352
     Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50      | area=   all | maxDets=100 ] = 0.681
     Average Precision  (AP) @[ IoU=0.75      | area=   all | maxDets=100 ] = 0.292
     Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.168
     Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.208
     Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.429
     Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=  1 ] = 0.274
     Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets= 10 ] = 0.484
     Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=100 ] = 0.501
     Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.191
     Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.323
     Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.590

이러한 결과는 TrainingArguments의 하이퍼파라미터를 조정하여 더욱 개선될 수 있습니다. 한번 시도해 보세요!

##
추론하기

DETR 모델을 미세 조정 및 평가하고, 허깅페이스 허브에 업로드 했으므로 추론에 사용할 수 있습니다.

미세 조정된 모델을 추론에 사용하는 가장 간단한 방법은 `pipeline()`에서 모델을 사용하는 것입니다. 모델과 함께 객체 탐지를 위한 파이프라인을 인스턴스화하고, 이미지를 전달하세요:

    >>> from transformers import pipeline
    >>> import requests

    >>> url = "https://i.imgur.com/2lnWoly.jpg"
    >>> image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

    >>> obj_detector = pipeline("object-detection", model="devonho/detr-resnet-50_finetuned_cppe5")
    >>> obj_detector(image)

만약 원한다면 수동으로 `pipeline`의 결과를 재현할 수 있습니다:

    >>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("devonho/detr-resnet-50_finetuned_cppe5")
    >>> model = AutoModelForObjectDetection.from_pretrained("devonho/detr-resnet-50_finetuned_cppe5")

    >>> with torch.no_grad():
    ...     inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt")
    ...     outputs = model(**inputs)
    ...     target_sizes = torch.tensor([image.size[::-1]])
    ...     results = image_processor.post_process_object_detection(outputs, threshold=0.5, target_sizes=target_sizes)[0]

    >>> for score, label, box in zip(results["scores"], results["labels"], results["boxes"]):
    ...     box = [round(i, 2) for i in box.tolist()]
    ...     print(
    ...         f"Detected {model.config.id2label[label.item()]} with confidence "
    ...         f"{round(score.item(), 3)} at location {box}"
    ...     )
    Detected Coverall with confidence 0.566 at location [1215.32, 147.38, 4401.81, 3227.08]
    Detected Mask with confidence 0.584 at location [2449.06, 823.19, 3256.43, 1413.9]

결과를 시각화하겠습니다:

    >>> draw = ImageDraw.Draw(image)

    >>> for score, label, box in zip(results["scores"], results["labels"], results["boxes"]):
    ...     box = [round(i, 2) for i in box.tolist()]
    ...     x, y, x2, y2 = tuple(box)
    ...     draw.rectangle((x, y, x2, y2), outline="red", width=1)
    ...     draw.text((x, y), model.config.id2label[label.item()], fill="white")

    >>> image

< > Update on GitHub