YOLOv3で大きい長方形の入力画像から物体を検出したい

前提・実現したいこと

業務で物体検知手法を実装したシステムを構築してます。
撮影した画像から製品に記載されている記号を検知したい。

撮影した生画像のサイズ：8000×512　（かなり長方形です）

アノテーションする対象物のサイズは下記２つ
検知対象物1のサイズ　　：800×224 （小さい）
検知対象物2のサイズ　　：2700×224 (大きい）

疑問点と相談

①8000×512の画像をアノテーションして学習した場合
そもそも上記画像をそのまま学習できるでしょうか？
yolov3は416×416にリサイズされてしまうと認識してます。
リサイズすると特徴量が潰れてしまう気がしています。

②生画像を416×416にリサイズしてからアノテーションして学習した場合
アノテーション自体できないです。

上記の生画像から検知対象物1,2をうまく検知するやり方はないでしょうか？
私自身プログラミング・機械学習について十分な知識があるとは言えず、また周囲に詳しい人間もおりません。
ご助言いただけますと幸いです。よろしくお願いいたします。

tiitoi

2020/09/25 03:02 編集

416x416 に収まるように"アスペクト比を固定して"リサイズしたときに、検出対象物体をあなたは認識できますか？小さくなりすぎて見えづらかったりしたら問題かもしれません

meg_

2020/09/25 04:39

画像サイズが大きいですがメモリは大丈夫ですか？

eging-bonbon

2020/09/25 05:49

>tiitoiさんリサイズしたら検知物が潰れてしまい私の目では確認できません。 >meg_さん TeslaV100があるので問題ないです。何か手はありますか？

tiitoi

2020/09/25 06:37

> リサイズしたら検知物が潰れてしまい私の目では確認できません。だとしたら 8000×512 を横方向に適当なサイズに分割して個別に推論するしかないですね

行動規範の内容に同意します

回答2件

質問に対し、質問してすみません。
今同じことをしようとしていて、躓いているものです。

eging-bonbonさんのyolov3はkeras-yolov3でしょうか。

私は、keras-yolov3を使っているのですが、
input_shape = (xxx,xxx)の部分を変えて学習させても1epoch目で終了してしまいます。
他に変更した部分もあれば教えていただきたいです。

よろしくお願いいたします。

投稿2021/01/15 02:28

caramel_3

総合スコア4

画像サイズは32の倍数なら変更可能です。
デフォルトから変更する場合は、train.pyのinput_shape部分をを変更して訓練する必要があります。

こちらが参考になるかもしれません。
つくばチャレンジ2017

投稿2020/09/25 04:34

編集2020/09/25 04:46

meg_

総合スコア10760

eging-bonbon

2020/09/25 06:16

回答ありがとうございます。 train.pyのinput_shape = (416,416)がデフォルトですが、今回の場合だと、input_shape = (8000,512)に変更すればOKでしょうか？参考に頂いたつくばチャレンジ2017を拝見しました。下記のようなコメントがありました。 yolov3.cfgファイル内のrandomを変更したほうがいいでしょうか？【下記抜粋】注）YOLOに特化したテクニックではあるが、学習モデルを定義するcfgファイル中のrandomの項目を有効にすると、学習データを320＊320ピクセル等の複数のサイズにリサイズして学習する。この項目は、ある程度正方形に近い画像を学習させる際には、探索対象のサイズ変化によるロバスト性が上がるため有効とした方が良いが、今回のような、224＊1280ピクセルという長方形の学習データに適応してしまうと、逆に性能が悪化してしまうため注意が必要である。