아래 답변은 OpenAI의 GPT-3.5(ChatGPT) 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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님, 안녕하세요. names 인식 문제에 대해 문의해주셔서 감사합니다.
주어진 yaml 파일에서 names에 설정된 라벨이 0번째와 3번째만 인식되는 문제가 발생하고 있다고 이해하였습니다.
이 문제를 해결하기 위해서는 다음과 같은 접근 방법을 사용할 수 있습니다.
yaml 파일을 읽어와서 names에 설정된 라벨을 확인합니다.
라벨을 확인한 후, 해당 라벨을 사용하여 모델을 학습하거나 추론할 때 사용합니다.
아래는 예시 코드입니다.
import yaml
# yaml 파일 읽기
with open('path/to/your/yaml/file.yaml', 'r') as f:
config = yaml.safe_load(f)
# names 확인
names = config['names']
print(names)
# 모델 학습 또는 추론 시 사용할 라벨
label_0 = names[0]
label_3 = names[3]
print(label_0, label_3)
위의 코드를 실행하면 yaml 파일에서 names에 설정된 라벨을 확인할 수 있습니다. 이후 해당 라벨을 사용하여 모델을 학습하거나 추론할 수 있습니다.
추가적으로, yaml 파일의 경로를 올바르게 설정해야 합니다. 위의 코드에서는 'path/to/your/yaml/file.yaml' 부분을 실제 yaml 파일의 경로로 변경해주어야 합니다.
아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요, PyTorch를 사용하시는 것에 대해 도움을 드리게 되어 기쁩니다. 문제를 잘 이해했다면, yaml 파일에서 정의한 클래스 라벨이 제대로 인식되지 않는 문제를 겪고 계신 것 같습니다. 특히, 클래스 이름이 정의된 리스트에서 0번째와 3번째 라벨만 인식되는 문제가 발생하고 있는 것으로 보입니다.
이 문제를 해결하기 위해서는 먼저 yaml 파일의 구조를 살펴보는 것이 중요합니다. yaml 파일에서 'names' 키워드는 클래스 라벨을 정의하는데 사용되며, 이는 리스트 형태로 제공되어야 합니다. 하지만 제공해주신 yaml 파일을 보면, 'names' 키워드가 두 번 사용되었고, 이는 yaml 파일의 구조에 문제가 있음을 나타냅니다.
따라서, yaml 파일의 구조를 아래와 같이 수정해야 합니다.
path: ../datasets/dataset_cate_all/ # dataset root dir
train: images # train images (relative to 'path') 128 images
val: images # val images (relative to 'path') 128 images
test: # test images (optional)
# Classes
names:
- person
- bicycle
- car
- motorcycle
- airplane
- bus
- train
- truck
- boat
- traffic light
- fire hydrant
- stop sign
- parking meter
- chair
- dining table
- refrigerator
- suitcase
- bed
- tv
- couch
nc: 20 # number of classes
위의 yaml 파일에서 'names' 키워드는 하나의 리스트로 모든 클래스 라벨을 포함하고 있습니다. 또한, 'nc' 키워드는 클래스의 총 개수를 나타내는데, 이는 'names' 리스트의 길이와 일치해야 합니다.
이렇게 yaml 파일을 수정한 후, PyTorch 코드에서 이 yaml 파일을 로드하여 사용하면, 모든 클래스 라벨이 제대로 인식될 것입니다.
이에 대한 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서나 튜토리얼을 참조하시면 도움이 될 것입니다. 아래 링크를 참조해주세요.
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