데이터세트 상태 점검

데이터세트의 품질을 평가하고 개선하세요.

소개

데이터셋 상태 점검은 프로젝트와 연결된 데이터셋에 대한 다양한 통계를 보여줍니다. 다음 정보를 확인할 수 있습니다:

• 데이터셋의 이미지 수;

• 주석 수;

• 평균 이미지 크기;

• 이미지 비율의 중앙값;

• 누락된 주석 수;

• 널 주석 수;

• 데이터셋 전반의 이미지 차원;

• 객체 수 히스토그램, 그리고;

• 주석 위치의 히트맵.

데이터셋 상태 점검을 사용하면 데이터셋에 대한 다양한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 널 주석이 없다면 작업 중인 프로젝트에 따라 몇 개를 추가하는 것을 고려해 볼 수 있습니다. 누락된 주석이 있는 이미지가 있다면, 필요한 주석을 추가하기 위해 더 자세히 살펴볼 수 있습니다.

프로젝트의 상태 점검을 보려면 데이터셋 페이지를 열고 "상태 점검" 탭을 클릭하세요:

그러면 상태 점검 탭이 열립니다:

이 페이지에서 다음을 볼 수 있습니다:

• 학습, 테스트, 검증 데이터셋의 이미지에 포함된 클래스 수에 대한 세부 내역.

• 데이터셋에 있는 이미지의 크기와 종횡비에 대한 개요.

• 주석이 가장 많이 있는 위치를 보여주는 히트맵.

• 데이터셋의 각 이미지에 몇 개의 클래스가 주석 처리되어 있는지 보여주는 히스토그램.

웹 앱

차원 인사이트

차원 인사이트 섹션은 데이터셋의 원본 이미지 크기와 종횡비를 설명합니다.

프로젝트 버전을 만들 때 Resize 증강을 적용하면 - 거의 모든 사용 사례에서 강력히 권장합니다 - 버전의 이미지는 크기가 조정되지만 원본 이미지는 그대로 유지됩니다.

주석 히트맵

모델을 학습할 때 데이터셋이 모델이 배포될 환경을 대표하는 것이 중요합니다.

모델이 카메라 프레임의 어느 곳에나 주석이 나타날 수 있는 환경에 배포될 경우 - 예를 들어 크기가 다른 객체들이 실시간으로 움직이는 공장 라인, 또는 휴대폰으로 찍은 객체 이미지처럼 - 이미지의 서로 다른 위치에 나타나는 객체들을 주석 처리하는 것이 중요합니다.

이미지의 다양한 부분에 있는 객체에 라벨을 지정하면, 모델이 특정 위치의 객체만 식별하는 방법을 학습하도록 과적합되는 것을 방지할 수 있습니다.

주석 히트맵은 이미지에서 주석이 더 많거나 적은 위치를 보여줍니다. 이를 사용해 데이터셋의 주석이 특정 위치에 너무 집중된 시나리오를 식별할 수 있습니다.

히트맵의 영역을 드래그하여 선택한 범위의 이미지를 볼 수 있습니다:

이미지별 객체 수 히스토그램

각 이미지에 주석이 달린 객체가 몇 개 있는지의 분포를 보여줍니다.

모델을 통과하는 이미지에 객체의 여러 인스턴스가 포함될 수 있다면, 데이터셋에 서로 다른 수의 객체 인스턴스가 포함된 이미지가 있도록 하는 것을 권장합니다. 이렇게 하면 관심 객체가 없거나, 하나이거나, 여러 개일 수 있는 이미지에서도 모델이 잘 일반화할 수 있습니다.

다음은 히스토그램의 예시입니다:

히스토그램의 막대 중 아무거나 선택하여 주어진 개수의 이미지를 볼 수 있습니다:

HTTP API

다음 엔드포인트를 사용하여 데이터셋의 상태 점검 통계를 가져올 수 있습니다:

curl "https://api.roboflow.com/:workspace/:project/health?api_key=$ROBOFLOW_API_KEY"

이는 클래스 분포, 주석 수, 이미지 차원 요약 및 기타 데이터셋 품질 지표를 반환합니다. 자세한 의미는 데이터세트 상태 점검 를 참조하세요.

쿼리 매개변수

매개변수	유형	설명
다시 생성	불리언	다음으로 설정 true 하면 상태 통계를 새로 다시 계산하도록 강제합니다. 기본값은 캐시된 결과를 반환하는 것입니다.

응답

엔드포인트는 데이터셋 상태 통계가 포함된 JSON 객체를 반환합니다:

{
  "health": true,
  "stats": {
    "numImages": 120,
    "numAnnotations": 842,
    "avgImageSize": [640, 480],
    "medianImageRatio": 1.33,
    "missingAnnotations": 3,
    "nullAnnotations": 5,
    "classDistribution": {
      "cat": 410,
      "dog": 432
    }
  }
}

응답에는 이미지 수, 주석 수, 클래스 분포, 이미지 차원 통계와 같은 데이터셋 수준의 지표가 포함됩니다. 히트맵과 이미지별 세부 내역 같은 항목은 API 응답에서 제외됩니다.