Supervision: 더 강력한 컴퓨터 비전 개발 제공

안녕하세요, 저는 아초입니다! 오늘은 컴퓨터 비전 분야에서 특히 유용한 도구를 소개해 드리려고 합니다——로보플로우 슈퍼비전솔직히 말해서, 이 도구를 처음 접했을 때 그 디자인 철학에 감탄했습니다. 복잡한 딥러닝 프레임워크와는 달리, 실제 프로젝트에서 마주치는 ”작은 문제들'을 해결하는 데 집중하고 있습니다.

소개: 당신의 컴퓨터 비전 툴박스

간단히 말해, Roboflow Supervision은 하나의Python 도구 라이브러리컴퓨터 비전 프로젝트를 위해 다양한 실용적인 도구 함수를 제공합니다. 그 슬로건은 ”We write your reusable computer vision tools”(우리는 여러분을 위해 재사용 가능한 컴퓨터 비전 도구를 작성합니다)인데, 이 말은 정말 제 마음을 찔렀습니다!

생각해 보세요, 우리가 객체 탐지나 이미지 분할 같은 프로젝트를 할 때, 반복적인 코드를 자주 작성해야 하지 않나요? 예를 들어 탐지 박스 그리기, 데이터셋 형식 처리, 다양한 지표 계산 등이요. 이런 작업들은 복잡하지는 않지만 특히 번거롭습니다. 바로 이런 문제를 해결하기 위해 Supervision이 존재합니다.

주요 기능:

1. 통일된 데이터 형식 처리

이것은 제가 가장 실용적인 기능 중 하나라고 생각합니다! Supervision은 하나의sv.탐지클래스, 다양한 모델의 출력 결과를표준 형식으로 통일YOLO, Transformers, MMDetection 또는 기타 어떤 모델이든 쉽게 변환할 수 있습니다.

import supervision as sv from ultralytics import YOLO# YOLO 탐지 사용model = YOLO("yolov8s.pt") result = model(image)[0] detections = sv.Detections.from_ultralytics(result)# 또는 Transformers 사용detections = sv.Detections.from_transformers(transformers_results)

이렇게 하면 각 모델마다 다른 후처리 코드를 작성할 필요가 없어져서 얼마나 편한지!

2. 풍부한 주석 도구

Supervision은 다양한 어노테이터(Annotators)를 제공하여 이미지 위에 탐지 결과를 손쉽게 그릴 수 있게 합니다:

• BoxAnnotator경계 상자 그리기
• 라벨 어노테이터：태그 추가 및 신뢰도
• 마스크 어노테이터：분할 마스크 그리기
• 히트맵 어노테이터：히트맵 생성

또한 이 주석 도구는 모두 높은 수준의 사용자 지정을 지원하며, 색상, 글꼴, 크기 등을 모두 조정할 수 있습니다.

3. 데이터셋 관리

데이터셋 처리는 컴퓨터 비전 프로젝트에서 가장 골치 아픈 부분 중 하나입니다. Supervision은 완벽한 솔루션을 제공합니다:

# 다양한 형식의 데이터셋 로드dataset = sv.DetectionDataset.from_coco(...) dataset = sv.DetectionDataset.from_yolo(...) dataset = sv.DetectionDataset.from_pascal_voc(...)# 분할 데이터셋train_dataset, test_dataset = dataset.split(split_ratio=0.7)# 데이터셋 병합merged_dataset = sv.DetectionDataset.merge([dataset1, dataset2])# 변환 형식dataset.as_yolo(...) dataset.as_coco(...)

4. 실용적인 도구 함수

Supervision에는 다양한 실용적인 작은 도구들도 포함되어 있습니다:

• 지역 카운트특정 영역 내의 물체 수를 계산합니다.
• 선 교차 감지물체가 특정 선을 통과했는지 여부를 감지합니다.
• 추적 통합：다양한 추적기와 원활하게 통합됩니다
• 비디오 처리비디오 프레임 처리 프로세스 간소화

적합한 대상: 누가 Supervision을 사용해야 할까요?

1. 컴퓨터 비전 초보자

컴퓨터 비전을 막 시작하는 분이라면 Supervision이 기초 코드 작성 시간을 크게 절약해 줍니다. 복잡한 도구 함수를 처음부터 직접 작성할 필요 없이 모델 자체에 더 집중할 수 있습니다.

2. 프로젝트 신속 프로토타이핑 개발자

아이디어를 신속하게 검증해야 할 때, Supervision의 다양한 도구를 활용하면 몇 분 만에 완벽한 처리 프로세스를 구축할 수 있습니다. 이는 대회 참가나 개념 검증에 특히 유용합니다.

3. 프로덕션 환경 개발자

생산 환경에서도 Supervision은 안정적이고 신뢰할 수 있는 도구 함수를 제공합니다. 코드 품질이 매우 높으며, 다수의 실제 프로젝트를 통해 검증되었습니다.

4. 연구원

연구자들은 종종 다양한 데이터셋과 모델을 처리해야 하며, Supervision의 통합 인터페이스를 통해 서로 다른 실험 간에 손쉽게 전환할 수 있습니다.

설치 및 사용: 정말 간단합니다

Supervision 설치는 한 줄의 명령어로 충분합니다:

pip install supervision

그러면 사용을 시작할 수 있습니다:

import cv2 import supervision as sv from ultralytics import YOLO# 이미지 로드image = cv2.imread("your_image.jpg")# YOLO 탐지 사용model = YOLO("yolov8s.pt") results = model(image)[0]#를 통일된 형식으로 변환detections = sv.Detections.from_ultralytics(results)# 도면 결과box_annotator = sv.BoxAnnotator() annotated_image = box_annotator.annotate(     scene=image.copy(),     detections=detections)# 결과 저장cv2.imwrite("result.jpg", annotated_image)

장점과 단점

장점:

1. 통합 인터페이스: 다양한 모델, 다양한 형식, 하나의 인터페이스로 해결
2. 포괄적인 기능데이터 처리부터 결과 시각화에 이르기까지 모든 것을 갖추고 있습니다.
3. 문서 완성공식 문서는 매우 상세하게 작성되어 있으며, 다수의 예제도 포함되어 있습니다.
4. 커뮤니티 활성화GitHub에서 36,000개의 스타를 받았다는 것은 많은 사람들이 사용하고 있다는 것을 의미합니다.
5. 지속적인 업데이트프로젝트가 잘 유지되고 있으며, 새로운 기능이 지속적으로 추가되고 있습니다.

부족함:

1. 학습 곡선: 기능은 강력하지만, 다양한 API를 익히는 데 시간이 필요합니다.
2. 의존도가 높다다양한 기능을 지원하기 위해 의존하는 패키지가 많습니다.
3. 유연성일부 특별히 맞춤화된 요구사항의 경우, 여전히 직접 코드를 작성해야 할 수 있습니다.

요약: 한 번 써볼 만한 도구

전반적으로, Roboflow Supervision은 제가 본 가장 실용적인 컴퓨터 비전 도구 라이브러리 중 하나입니다. 그것은 크고 포괄적인 딥러닝 프레임워크들과 달리 실제 개발 과정에서 발생하는 문제점 해결에 집중합니다.

컴퓨터 비전 프로젝트, 특히 객체 탐지나 이미지 분할과 같은 작업을 자주 수행한다면 Supervision을 꼭 사용해 보시길 강력히 권합니다. 이 도구는 많은 시간을 절약해 주어 핵심 알고리즘 개발에 더 집중할 수 있게 해줍니다.

또한, 이 프로젝트는 완전히 오픈소스이며 MIT 라이선스를 적용하고 있어 상업적 프로젝트에서 안심하고 사용할 수 있습니다. 커뮤니티도 매우 활발하여 문제가 발생할 경우 신속하게 도움을 받을 수 있습니다.