zero_shot_object_detection.ipynb

Kernel: Unknown Kernel

# Transformers 설치 방법
! pip install transformers datasets
# 마지막 릴리스 대신 소스에서 설치하려면, 위 명령을 주석으로 바꾸고 아래 명령을 해제하세요.
# ! pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git

제로샷(zero-shot) 객체 탐지[[zeroshot-object-detection]]

일반적으로 객체 탐지에 사용되는 모델을 학습하기 위해서는 레이블이 지정된 이미지 데이터 세트가 필요합니다. 그리고 학습 데이터에 존재하는 클래스(레이블)만 탐지할 수 있다는 한계점이 있습니다.

다른 방식을 사용하는 OWL-ViT 모델로 제로샷 객체 탐지가 가능합니다. OWL-ViT는 개방형 어휘(open-vocabulary) 객체 탐지기입니다. 즉, 레이블이 지정된 데이터 세트에 미세 조정하지 않고 자유 텍스트 쿼리를 기반으로 이미지에서 객체를 탐지할 수 있습니다.

OWL-ViT 모델은 멀티 모달 표현을 활용해 개방형 어휘 탐지(open-vocabulary detection)를 수행합니다. CLIP 모델에 경량화(lightweight)된 객체 분류와 지역화(localization) 헤드를 결합합니다. 개방형 어휘 탐지는 CLIP의 텍스트 인코더로 free-text 쿼리를 임베딩하고, 객체 분류와 지역화 헤드의 입력으로 사용합니다. 이미지와 해당 텍스트 설명을 연결하면 ViT가 이미지 패치(image patches)를 입력으로 처리합니다. OWL-ViT 모델의 저자들은 CLIP 모델을 처음부터 학습(scratch learning)한 후에, bipartite matching loss를 사용하여 표준 객체 인식 데이터셋으로 OWL-ViT 모델을 미세 조정했습니다.

이 접근 방식을 사용하면 모델은 레이블이 지정된 데이터 세트에 대한 사전 학습 없이도 텍스트 설명을 기반으로 객체를 탐지할 수 있습니다.

이번 가이드에서는 OWL-ViT 모델의 사용법을 다룰 것입니다:

• 텍스트 프롬프트 기반 객체 탐지

• 일괄 객체 탐지

• 이미지 가이드 객체 탐지

시작하기 전에 필요한 라이브러리가 모두 설치되어 있는지 확인하세요:

pip install -q transformers

제로샷(zero-shot) 객체 탐지 파이프라인[[zeroshot-object-detection-pipeline]]

pipeline()을 활용하면 가장 간단하게 OWL-ViT 모델을 추론해볼 수 있습니다. Hugging Face Hub에 업로드된 체크포인트에서 제로샷(zero-shot) 객체 탐지용 파이프라인을 인스턴스화합니다:

from transformers import pipeline

checkpoint = "google/owlvit-base-patch32"
detector = pipeline(model=checkpoint, task="zero-shot-object-detection")

다음으로, 객체를 탐지하고 싶은 이미지를 선택하세요. 여기서는 NASA Great Images 데이터 세트의 일부인 우주비행사 에일린 콜린스(Eileen Collins) 사진을 사용하겠습니다.

import skimage
import numpy as np
from PIL import Image

image = skimage.data.astronaut()
image = Image.fromarray(np.uint8(image)).convert("RGB")

image

이미지와 해당 이미지의 후보 레이블을 파이프라인으로 전달합니다. 여기서는 이미지를 직접 전달하지만, 컴퓨터에 저장된 이미지의 경로나 url로 전달할 수도 있습니다. candidate_labels는 이 예시처럼 간단한 단어일 수도 있고 좀 더 설명적인 단어일 수도 있습니다. 또한, 이미지를 검색(query)하려는 모든 항목에 대한 텍스트 설명도 전달합니다.

predictions = detector(
    image,
    candidate_labels=["human face", "rocket", "nasa badge", "star-spangled banner"],
)
predictions

[{'score': 0.3571370542049408,
  'label': 'human face',
  'box': {'xmin': 180, 'ymin': 71, 'xmax': 271, 'ymax': 178}},
 {'score': 0.28099656105041504,
  'label': 'nasa badge',
  'box': {'xmin': 129, 'ymin': 348, 'xmax': 206, 'ymax': 427}},
 {'score': 0.2110239565372467,
  'label': 'rocket',
  'box': {'xmin': 350, 'ymin': -1, 'xmax': 468, 'ymax': 288}},
 {'score': 0.13790413737297058,
  'label': 'star-spangled banner',
  'box': {'xmin': 1, 'ymin': 1, 'xmax': 105, 'ymax': 509}},
 {'score': 0.11950037628412247,
  'label': 'nasa badge',
  'box': {'xmin': 277, 'ymin': 338, 'xmax': 327, 'ymax': 380}},
 {'score': 0.10649408400058746,
  'label': 'rocket',
  'box': {'xmin': 358, 'ymin': 64, 'xmax': 424, 'ymax': 280}}]

이제 예측값을 시각화해봅시다:

from PIL import ImageDraw

draw = ImageDraw.Draw(image)

for prediction in predictions:
    box = prediction["box"]
    label = prediction["label"]
    score = prediction["score"]

    xmin, ymin, xmax, ymax = box.values()
    draw.rectangle((xmin, ymin, xmax, ymax), outline="red", width=1)
    draw.text((xmin, ymin), f"{label}: {round(score,2)}", fill="white")

image

텍스트 프롬프트 기반 객체 탐지[[textprompted-zeroshot-object-detection-by-hand]]

제로샷 객체 탐지 파이프라인 사용법에 대해 살펴보았으니, 이제 동일한 결과를 복제해보겠습니다.

Hugging Face Hub에 업로드된 체크포인트에서 관련 모델과 프로세서를 가져오는 것으로 시작합니다. 여기서는 이전과 동일한 체크포인트를 사용하겠습니다:

from transformers import AutoProcessor, AutoModelForZeroShotObjectDetection

model = AutoModelForZeroShotObjectDetection.from_pretrained(checkpoint)
processor = AutoProcessor.from_pretrained(checkpoint)

다른 이미지를 사용해 보겠습니다:

import requests

url = "https://unsplash.com/photos/oj0zeY2Ltk4/download?ixid=MnwxMjA3fDB8MXxzZWFyY2h8MTR8fHBpY25pY3xlbnwwfHx8fDE2Nzc0OTE1NDk&force=true&w=640"
im = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
im

프로세서를 사용해 모델의 입력을 준비합니다. 프로세서는 모델의 입력으로 사용하기 위해 이미지 크기를 변환하고 정규화하는 이미지 프로세서와 텍스트 입력을 처리하는 CLIPTokenizer로 구성됩니다.

text_queries = ["hat", "book", "sunglasses", "camera"]
inputs = processor(text=text_queries, images=im, return_tensors="pt")

모델에 입력을 전달하고 결과를 후처리 및 시각화합니다. 이미지 프로세서가 모델에 이미지를 입력하기 전에 이미지 크기를 조정했기 때문에, post_process_object_detection() 메소드를 사용해 예측값의 바운딩 박스(bounding box)가 원본 이미지의 좌표와 상대적으로 동일한지 확인해야 합니다.

import torch

with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    target_sizes = torch.tensor([im.size[::-1]])
    results = processor.post_process_object_detection(outputs, threshold=0.1, target_sizes=target_sizes)[0]

draw = ImageDraw.Draw(im)

scores = results["scores"].tolist()
labels = results["labels"].tolist()
boxes = results["boxes"].tolist()

for box, score, label in zip(boxes, scores, labels):
    xmin, ymin, xmax, ymax = box
    draw.rectangle((xmin, ymin, xmax, ymax), outline="red", width=1)
    draw.text((xmin, ymin), f"{text_queries[label]}: {round(score,2)}", fill="white")

im

일괄 처리[[batch-processing]]

여러 이미지와 텍스트 쿼리를 전달하여 여러 이미지에서 서로 다른(또는 동일한) 객체를 검색할 수 있습니다. 일괄 처리를 위해서 텍스트 쿼리는 이중 리스트로, 이미지는 PIL 이미지, PyTorch 텐서, 또는 NumPy 배열로 이루어진 리스트로 프로세서에 전달해야 합니다.

images = [image, im]
text_queries = [
    ["human face", "rocket", "nasa badge", "star-spangled banner"],
    ["hat", "book", "sunglasses", "camera"],
]
inputs = processor(text=text_queries, images=images, return_tensors="pt")

이전에는 후처리를 위해 단일 이미지의 크기를 텐서로 전달했지만, 튜플을 전달할 수 있고, 여러 이미지를 처리하는 경우에는 튜플로 이루어진 리스트를 전달할 수도 있습니다. 아래 두 예제에 대한 예측을 생성하고, 두 번째 이미지(image_idx = 1)를 시각화해 보겠습니다.

with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    target_sizes = [x.size[::-1] for x in images]
    results = processor.post_process_object_detection(outputs, threshold=0.1, target_sizes=target_sizes)

image_idx = 1
draw = ImageDraw.Draw(images[image_idx])

scores = results[image_idx]["scores"].tolist()
labels = results[image_idx]["labels"].tolist()
boxes = results[image_idx]["boxes"].tolist()

for box, score, label in zip(boxes, scores, labels):
    xmin, ymin, xmax, ymax = box
    draw.rectangle((xmin, ymin, xmax, ymax), outline="red", width=1)
    draw.text((xmin, ymin), f"{text_queries[image_idx][label]}: {round(score,2)}", fill="white")

images[image_idx]

이미지 가이드 객체 탐지[[imageguided-object-detection]]

텍스트 쿼리를 이용한 제로샷 객체 탐지 외에도 OWL-ViT 모델은 이미지 가이드 객체 탐지 기능을 제공합니다. 이미지를 쿼리로 사용해 대상 이미지에서 유사한 객체를 찾을 수 있다는 의미입니다. 텍스트 쿼리와 달리 하나의 예제 이미지에서만 가능합니다.

소파에 고양이 두 마리가 있는 이미지를 대상 이미지(target image)로, 고양이 한 마리가 있는 이미지를 쿼리로 사용해보겠습니다:

url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
image_target = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

query_url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000524280.jpg"
query_image = Image.open(requests.get(query_url, stream=True).raw)

다음 이미지를 살펴보겠습니다:

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(1, 2)
ax[0].imshow(image_target)
ax[1].imshow(query_image)

전처리 단계에서 텍스트 쿼리 대신에 query_images를 사용합니다:

inputs = processor(images=image_target, query_images=query_image, return_tensors="pt")

예측의 경우, 모델에 입력을 전달하는 대신 image_guided_detection()에 전달합니다. 레이블이 없다는 점을 제외하면 이전과 동일합니다. 이전과 동일하게 이미지를 시각화합니다.

with torch.no_grad():
    outputs = model.image_guided_detection(**inputs)
    target_sizes = torch.tensor([image_target.size[::-1]])
    results = processor.post_process_image_guided_detection(outputs=outputs, target_sizes=target_sizes)[0]

draw = ImageDraw.Draw(image_target)

scores = results["scores"].tolist()
boxes = results["boxes"].tolist()

for box, score, label in zip(boxes, scores, labels):
    xmin, ymin, xmax, ymax = box
    draw.rectangle((xmin, ymin, xmax, ymax), outline="white", width=4)

image_target

OWL-ViT 모델을 추론하고 싶다면 아래 데모를 확인하세요: