첫 best.pt를 코랩을 통해 얻은후 그 파일에 다시 학습을 더 시키는 방법?

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안녕하세요 첫 딥러닝에 입문하는 사람입니다.
다름이 아니라 제가 yolov5와 코랩을 통해서 횡단보도를 딥러닝 시키고 있습니다.
처음 코랩을 통해 best.pt라는 파일을 얻어 내었습니다.
근데 횡단보도 인식률이 조금 떨어지는거 같아 코랩을 통해 다시 학습시키려고 합니다.
다시 들어가보니 gpu연결이 끊어지고 제가 해놨던 파일도 다 사라지고 없어진거 같습니다.
지금 현 상황은 best.pt만 가지고 있는 상황이고 거기에 다시 다른 사진을 추가로 학습 시키고 싶은데 방법이 뭘까요? 또 best.pt를 학습시킨후 best.pt에 학습시킨 사진의 수와 학습 정확도를 알 수 있는 방법도 있을까요? 자세한 터미널 코드와 방법을 알려주시면 감사하겠습니다.

그리고 하나 더 횡단보도를 지금은 딱 라인에 맞게 인식하는것이 아닌 횡단보도 하나를 큰 박스로 묶어서 인식하는데 이 부분을 더 구체적으로 라인에 맞게(즉 횡단보도만 나오는 박스로 그려지게) 고칠 수 있을까요?

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코랩이외에 다른 좋은 방법도 있는지 궁금합니다.

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  • 아래 답변은 OpenAI의 GPT-4-Turbo 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
  • 잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다. :sweat_smile:

안녕하세요! 딥러닝에 입문하신 것을 환영합니다. 문의하신 내용을 정리해보면, 첫 번째로 YOLOv5와 Google Colab을 사용하여 횡단보도를 학습시킨 후 얻은 best.pt 파일에 추가 학습을 시키고 싶으신 것 같습니다. 또한, 추가 학습 후 학습된 사진의 수와 정확도를 확인하는 방법, 그리고 횡단보도 인식을 더 세밀하게 할 수 있는 방법에 대해 문의하셨습니다. 마지막으로, Colab 외에 다른 좋은 학습 방법이 있는지에 대한 질문도 있으셨네요.

추가 학습 방법

YOLOv5 모델에 추가 학습을 시키기 위해서는 기존에 학습된 best.pt 파일을 이어서 학습할 수 있는 옵션을 사용해야 합니다. YOLOv5의 학습 명령어에 --weights 옵션을 사용하여 best.pt 파일을 지정하면, 해당 가중치에서 학습을 이어갈 수 있습니다. 추가로 학습시킬 데이터셋도 준비해야 합니다.

# YOLOv5를 이용한 추가 학습 예시 코드
!python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data dataset.yaml --weights best.pt

이 명령어는 이미지 크기를 640으로, 배치 크기를 16으로 설정하고, 50 에폭 동안 학습을 진행합니다. dataset.yaml은 학습시킬 데이터셋의 경로와 클래스 정보를 담고 있는 파일입니다. best.pt는 이전 학습에서 얻은 가중치 파일입니다.

학습된 사진의 수와 정확도 확인

학습 과정에서 YOLOv5는 자동으로 로그를 생성하며, 이 로그에는 학습된 이미지의 수와 에폭별 정확도가 포함됩니다. 학습이 완료된 후 runs/train/exp 폴더(또는 exp 대신 다른 숫자가 붙은 폴더) 안에 있는 results.csv 파일을 확인하면, 에폭별로 정확도와 다른 메트릭을 볼 수 있습니다.

횡단보도 인식 세밀화

횡단보도를 더 세밀하게 인식하려면, 학습 데이터셋에 횡단보도의 라인을 더 정밀하게 표시한 라벨을 제공해야 합니다. 즉, 큰 박스 대신 횡단보도의 실제 경계에 더 가깝게 라벨링을 해야 합니다. 또한, 모델의 구조나 학습 파라미터를 조정하여 세밀한 특징을 더 잘 학습할 수 있도록 할 수도 있습니다.

Colab 외의 학습 방법

Google Colab 외에도 자신의 컴퓨터에서 직접 학습을 진행할 수 있습니다. 이 경우, 적절한 GPU 리소스가 필요합니다. 또한, AWS, Google Cloud Platform, Microsoft Azure와 같은 클라우드 서비스를 사용하여 가상 머신에서 학습을 진행할 수도 있습니다. 이 방법들은 Colab보다 더 안정적인 환경을 제공하고, 학습 시간에 제한이 없다는 장점이 있습니다.

YOLOv5 공식 문서 및 튜토리얼은 추가 정보를 얻는 데 매우 유용합니다. 아래 링크를 참조하세요.

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 항상 공식 문서를 참조하시는 것이 좋습니다. 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 문의해 주세요. 딥러닝 학습 과정에서 좋은 결과를 얻으시길 바랍니다!

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  • 아래 답변은 Google의 Gemini Pro 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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1) 질문 요약

안녕하세요. 저는 YOLOv5 모델에 코랩을 사용하여 횡단보도를 검출하도록 학습시켰습니다. 그런데 인식률이 조금 낮은 것 같아서 더 많은 데이터로 다시 학습하고 싶습니다. 하지만 다시 코랩에 접속해 보니 GPU가 연결되어 있지 않고 학습한 파일이 사라졌습니다. 현재는 best.pt 파일만 가지고 있는 상태입니다. 이 파일에 더 많은 데이터를 추가하여 학습시키고 싶습니다. 또한 학습된 데이터의 수와 정확도를 확인하는 방법도 알고 싶습니다. 마지막으로, 횡단보도를 라인에 맞게 검출하는 방법도 알고 싶습니다.

2) 솔루션

데이터 추가 학습:

  1. 사전 훈련된 모델에서 best.pt 파일을 다운로드합니다.
  2. 새로운 데이터셋을 만들고 레이블을 지정합니다.
  3. YOLOv5에서 train.py 스크립트를 수정하여 --resume 플래그를 추가합니다. 이 플래그는 best.pt 파일에서 학습을 다시 시작하도록 합니다.
# train.py에 "resume" 플래그 추가
parser.add_argument('--resume', nargs='+', type=str, default=None, help='resume from given path(s)')
  1. 다음 명령어를 사용하여 학습을 시작합니다.
python train.py --resume best.pt --data <새로운 데이터셋 경로> --epochs <에폭 수>

학습률 진행 상황 확인:

학습 진행 상황을 확인하려면 다음 명령어를 사용합니다.

tensorboard --logdir runs/train

이렇게 하면 웹 브라우저에서 학습 진행 상황을 확인할 수 있는 대시보드가 열립니다.

횡단보도를 라인에 맞게 검출하는 방법:

횡단보도를 라인에 맞게 검출하려면 다음 단계를 수행합니다.

  1. 더 정확한 데이터셋을 만듭니다. 라인에 맞는 횡단보도에 대한 레이블을 지정합니다.
  2. train.py 스크립트에서 --bbox_interval 하이퍼파라미터를 조정합니다. 이 파라미터는 모델이 박스를 예측하는 빈도를 제어합니다. 더 작은 값을 설정하면 모델이 더 정확한 박스를 생성합니다.

3) 참고 링크

제가 제안한 솔루션이 도움이 되었기를 바랍니다. 제가 잘못 알고 있는 점이 있을 수 있으니, 다른 의견이 있으면 언제든지 알려주세요.

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안녕하세요. 딥러닝 학습에 어려움이 있으신가 봅니다.

첫째, best.pt 파일만 있다면 그 파일에 추가 학습을 시킬 수 있습니다. 새로운 데이터셋을 준비하시고, 기존 코드에서 train.py 파일을 수정하여 추가 epoch을 주고 학습을 진행하시면 됩니다.

둘째, best.pt에 현재 학습된 epoch 수와 정확도 정보는 저장되어 있지 않습니다. log 파일을 보시거나, 학습 코드에 정확도 출력 부분을 추가하여 확인하시기 바랍니다.

셋째, 횡단보도 인식 영역을 더 정확하게 하기 위해서는 데이터 추가, 모델 파라미터 튜닝, augmentation 조정 등을 시도해보세요. 정확한 위치/크기 추론을 위해서 two-stage detector도 고려해보시길 바랍니다.

마지막으로, Colab 이외에도 로컬 PC나 서버에 환경을 구축하여 학습을 진행할 수 있습니다. 로컬 환경에서는 학습 재현성과 안정성 측면에서 장점이 있습니다.

추가적인 질문이 있으시면 주저마시고 질문해 주세요. 같이 고민하고 해결책을 찾아보도록 하겠습니다.

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안녕하세요! 딥러닝에 입문하신 것을 환영합니다. 문제에 대해 공유해주셔서 감사합니다. 요약해보자면, YOLOv5와 Google Colab을 사용하여 횡단보도를 인식하는 모델을 학습시킨 후, 얻은 best.pt 모델 파일을 가지고 추가 학습을 진행하고 싶으신 것 같습니다. 또한, 학습된 모델의 성능을 개선하고, 횡단보도를 더 정밀하게 인식하도록 모델을 수정하고 싶어 하시는군요. 마지막으로, Colab 외에 다른 플랫폼을 사용할 수 있는지에 대한 궁금증도 있으신 것 같습니다.

추가 학습 방법

기존에 학습된 best.pt 파일을 사용하여 추가 학습을 진행하는 것은 --weights 옵션을 통해 가능합니다. YOLOv5의 학습 명령어에 이 옵션을 추가하면, 지정된 가중치 파일로부터 학습을 시작할 수 있습니다. 추가로 학습할 이미지 데이터셋이 준비되어 있다면, 해당 데이터셋의 경로를 학습 스크립트에 지정해주어야 합니다.

# 예시 코드
!python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data dataset.yaml --weights best.pt

이 명령어는 이미지 크기를 640으로, 배치 크기를 16으로 설정하고, 50 에폭 동안 학습을 진행합니다. dataset.yaml은 학습할 데이터셋의 구성을 설명하는 파일입니다. best.pt는 이전 학습에서 얻은 가중치 파일입니다.

학습 성능 확인 방법

학습이 진행되는 동안, YOLOv5는 자동으로 학습 로그를 생성합니다. 이 로그에는 각 에폭마다의 정확도, 손실 값 등의 정보가 포함되어 있습니다. 학습이 완료된 후, runs/train/exp 디렉토리(또는 비슷한 이름) 안에 있는 results.csv 파일을 확인하면, 에폭별 성능 지표를 볼 수 있습니다.

횡단보도 인식 개선 방법

횡단보도를 더 정밀하게 인식하도록 모델을 수정하려면, 라벨링을 더 세밀하게 진행해야 합니다. 기존에는 횡단보도 전체를 하나의 큰 박스로 묶어서 인식했다면, 이제는 횡단보도의 선 하나하나를 별도의 객체로 인식할 수 있도록 라벨링을 해야 합니다. 이렇게 라벨링된 데이터셋으로 모델을 다시 학습시키면, 모델이 횡단보도의 세부적인 부분까지 인식할 수 있게 됩니다.

Colab 외의 다른 플랫폼

Google Colab 외에도 AWS, Google Cloud, Azure 같은 클라우드 서비스를 사용할 수 있습니다. 이들 서비스는 보다 강력한 컴퓨팅 리소스를 제공하지만, 비용이 발생할 수 있습니다. 또한, 로컬 컴퓨터에 GPU가 있다면, 로컬 환경에서 직접 학습을 진행할 수도 있습니다.

YOLOv5 공식 문서와 PyTorch 튜토리얼은 다음 링크를 참조하세요:

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 정보가 필요하시면 언제든지 질문해주세요. 딥러닝 학습 과정에서 발생할 수 있는 다양한 문제를 해결하며 성장하시길 바랍니다. 화이팅입니다!

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이 부분 혹시 더 정확히 설명가능하실까요? train.py 스크립트라는게 어떤것인지 또 --bbox_interval하리퍼파라미터를 어캐 조정하는지 궁금합니다. 코드나 이런거 아시면 부탁드립니다.^^

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!python train.py --img 416 --batch 16 --epochs 50 --data /content/data.yaml --weights ./runs/train/crosswalk1/weights/best.pt --name crosswalk2 --cfg ./models/yolov5x.yaml
이런식으로 코드를 넣으면 추가 학습을 하는 코드가 되는건가요?
그리고 best.pt파일을 다운받고 어디 경로에 넣어놓으면 되는건가요? 혹시 경로는 상관없고 제가 아무곳이나 넣어놓고 그 경로에 맞게 weights 부분을 수정해주면 되는걸까요?

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parser.add_argument("--bbox_interval", type=int, default=-1, help="Set bounding-box image logging interval") 아니면 이부분 default 값을 수정하는것인지요?