resnet50과 yolo통합 채널문제

# YOLOv5 🚀 by Ultralytics, AGPL-3.0 license

# Parameters
nc: 2 # number of classes
depth_multiple: 0.33 # model depth multiple
width_multiple: 0.50 # layer channel multiple
anchors:
  - [10, 13, 16, 30, 33, 23] # P3/8
  - [30, 61, 62, 45, 59, 119] # P4/16
  - [116, 90, 156, 198, 373, 326] # P5/32

# YOLOv5 v6.0 backbone
backbone:
  [
    [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],  
    [-1, 1, MaxPool2d, [3, 2, 1]],  
    [-1, 1, BottleneckRES, [64, 64, 1]],  # BottleneckRES: 
    [-1, 2, BottleneckRES, [256, 64, 1]],  # BottleneckRES:
    [-1, 1, BottleneckRES, [256, 128, 2]],  # BottleneckRES: 
    [-1, 4, BottleneckRES, [512, 128, 1]],  # BottleneckRES: 
    [-1, 6, BottleneckRES, [512, 256, 2]],  # BottleneckRES: 
    [-1, 3, BottleneckRES, [1024, 256, 1]],  # BottleneckRES: 
    [-1, 3, BottleneckRES, [1024, 512, 2]],  # BottleneckRES: 
    [-1, 1, BottleneckRES, [2048, 512, 1]],  # BottleneckRES: 
  ]
  
# YOLOv5 v6.0 head
head:
  [
    [-1, 1, BottleneckCSP, [2048, 512, 1]],  # BottleneckCSP: 
    [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],  # Conv
    [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]],
    [[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4
    [-1, 3, C3, [512, 256, 1]],  # C3:

    [-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],  # Conv:
    [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]],
    [[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3
    [-1, 3, C3, [256, 128, 1]],  # C3: 

    [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # Conv: 
    [[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4
    [-1, 3, C3, [512, 256, 1]],  # C3: 

    [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # Conv: 
    [[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5
    [-1, 3, C3, [1024, 512, 1]],  # C3: 

    [[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect: P3, P4, P5
  ]

This is my YAML file. I have connected the ResNet50 backbone to the YOLOv5 head

and

class BottleneckRES(nn.Module):
    expansion = 4

    def __init__(self, in_planes, planes, stride=1):
        super(BottleneckRES, self).__init__()
        out_planes = planes * self.expansion
        
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_planes, planes, kernel_size=1, bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes)
        
        self.conv2 = nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes)
        
        self.conv3 = nn.Conv2d(planes, out_planes, kernel_size=1, bias=False)
        self.bn3 = nn.BatchNorm2d(out_planes)

        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)

        self.shortcut = nn.Sequential()
        if stride != 1 or in_planes != out_planes:
            self.shortcut = nn.Sequential(
                nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1, stride=stride, bias=False),
                nn.BatchNorm2d(out_planes)
            )

    def forward(self, x):
        identity = x
        
        out = self.relu(self.bn1(self.conv1(x)))
        print(f"After conv1: {out.shape}")
        out = self.relu(self.bn2(self.conv2(out)))
        print(f"After conv2: {out.shape}")
        out = self.bn3(self.conv3(out))
        print(f"After conv3: {out.shape}")
        
        identity = self.shortcut(identity)
        
        out += identity
        out = self.relu(out)
        print(f"After shortcut and add: {out.shape}")
        return out

I defined the bottleneckRES function to use ResNet50.

Traceback (most recent call last):
File "train.py", line 858, in
main(opt)
File "train.py", line 632, in main
train(opt.hyp, opt, device, callbacks)
File "train.py", line 199, in train
model = Model(cfg, ch=3, nc=nc, anchors=hyp.get("anchors")).to(device) # create
File "/home/firo-msi/RESNET/yolov5/models/yolo.py", line 253, in init
m.stride = torch.tensor([s / x.shape[-2] for x in forward(torch.zeros(1, ch, s, s))]) # forward
File "/home/firo-msi/RESNET/yolov5/models/yolo.py", line 252, in
forward = lambda x: self.forward(x)[0] if isinstance(m, Segment) else self.forward(x)
File "/home/firo-msi/RESNET/yolov5/models/yolo.py", line 268, in forward
return self._forward_once(x, profile, visualize) # single-scale inference, train
File "/home/firo-msi/RESNET/yolov5/models/yolo.py", line 171, in _forward_once
x = m(x) # run
File "/home/firo-msi/anaconda3/envs/yolov5/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1511, in _wrapped_call_impl
return self._call_impl(*args, **kwargs)
File "/home/firo-msi/anaconda3/envs/yolov5/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1520, in _call_impl
return forward_call(*args, **kwargs)
File "/home/firo-msi/RESNET/yolov5/models/common.py", line 1163, in forward
out = self.relu(self.bn1(self.conv1(x)))
File "/home/firo-msi/anaconda3/envs/yolov5/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1511, in _wrapped_call_impl
return self._call_impl(*args, **kwargs)
File "/home/firo-msi/anaconda3/envs/yolov5/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1520, in _call_impl
return forward_call(*args, **kwargs)
File "/home/firo-msi/anaconda3/envs/yolov5/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/conv.py", line 460, in forward
return self._conv_forward(input, self.weight, self.bias)
File "/home/firo-msi/anaconda3/envs/yolov5/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/conv.py", line 456, in _conv_forward
return F.conv2d(input, weight, bias, self.stride,
RuntimeError: Given groups=1, weight of size [32, 32, 1, 1], expected input[1, 16, 128, 128] to have 32 channels, but got 16 channels instead

However, I am encountering an error that seems related to incorrect channels. Is there a solution for this?

채널문제가 있을까요?

  • 아래 답변은 Anthropic의 Claude-3 Opus 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
  • 잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다. :sweat_smile:

안녕하세요! ResNet50을 YOLOv5의 backbone으로 사용하는 과정에서 채널 관련 오류가 발생한 것 같네요. 질문 주신 내용을 바탕으로 문제를 정리하고 해결 방안을 알려드리도록 하겠습니다.

문제 정리:

  1. ResNet50을 YOLOv5의 backbone으로 연결한 상태입니다.
  2. YAML 파일에서 backbone 부분을 ResNet50 레이어들로 구성하셨습니다.
  3. BottleneckRES 클래스를 정의해서 ResNet50 블록을 구현하셨네요.
  4. 그런데 학습 도중 "expected input[1, 16, 128, 128] to have 32 channels, but got 16 channels instead" 라는 오류가 발생했습니다. 입력 채널 수가 맞지 않아 발생한 것 같습니다.

해결 방안:
ResNet50과 YOLOv5를 연결할 때는 채널 수를 잘 맞춰주는 것이 중요합니다. YAML에서 backbone 부분의 채널 설정을 살펴보시고, 필요하다면 head 부분의 입력 채널도 backbone의 출력에 맞게 조정해주셔야 할 것 같습니다.

우선 YAML 파일의 backbone 부분에서 각 블록의 입출력 채널을 확인해보시기 바랍니다.
예를 들어 아래와 같이 되어 있는지 확인해보세요:

backbone:
  [
    [-1, 1, Conv, [64, 7, 2]],  # 입력 채널: 3, 출력 채널: 64 
    [-1, 1, MaxPool2d, [3, 2, 1]],
    [-1, 1, BottleneckRES, [64, 64, 1]],   # 입력 채널: 64, 출력 채널: 256
    [-1, 2, BottleneckRES, [128, 64, 1]],  # 입력 채널: 256, 출력 채널: 512
    ...
  ]

그리고 head 부분의 첫번째 레이어 입력 채널이 backbone의 출력과 일치하는지 확인해주세요.

head:
  [
    [-1, 1, BottleneckCSP, [backbone_output_ch, 512, 1]],  # backbone 출력 채널 수에 맞춤
    ...
  ]

마지막으로 BottleneckRES 클래스의 구현도 한번 더 살펴보시고, shortcut connection 부분에서 차원이 안 맞는 경우가 있는지 체크해보시기 바랍니다.

위 사항들을 확인하시고 필요한 부분을 수정해보신 후, 다시 학습을 진행해보시길 추천드립니다.
채널 문제가 해결되고 ResNet50과 YOLOv5가 잘 연결되어 동작할 것으로 예상됩니다.

추가적으로 참고하실만한 자료로는 아래 링크가 도움 되실 것 같습니다:

혹시 더 필요한 정보나 도움이 필요하시면 언제든 말씀해주세요. 제가 드린 조언이 문제 해결에 도움이 되길 바랍니다. 감사합니다!


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안녕하세요! 문제에 직면하셨을 때의 답답함을 이해합니다. 여러분이 ResNet50 백본을 YOLOv5 헤드와 통합하려고 하면서 채널 문제에 부딪힌 것 같네요. 제공해주신 정보를 바탕으로, 문제의 요점은 모델의 한 부분에서 예상한 입력 채널 수와 실제 입력되는 채널 수가 일치하지 않아 발생하는 것으로 보입니다. 이러한 문제는 특히 커스텀 모델을 구성할 때 자주 발생할 수 있습니다.

문제 해결을 위해, 먼저 채널 불일치가 발생하는 부분을 정확히 파악해야 합니다. 오류 메시지에 따르면, weight of size [32, 32, 1, 1], expected input[1, 16, 128, 128] to have 32 channels, but got 16 channels instead라고 나와 있습니다. 이는 모델의 특정 층에서 입력 채널이 32개가 되어야 하는데, 실제로는 16개의 채널만 입력되고 있다는 것을 의미합니다.

이 문제를 해결하기 위한 한 가지 방법은 모델의 구조를 확인하고, 채널 수가 변경되는 지점을 찾아 적절한 조정을 하는 것입니다. 예를 들어, ResNet50 백본과 YOLOv5 헤드 사이의 연결 부분에서 채널 수를 맞추어 주어야 할 수 있습니다.

아래는 채널 수를 조정하는 예시 코드입니다. 이는 단순한 예시이며, 실제 모델의 구조에 따라 조정이 필요할 수 있습니다.

import torch
import torch.nn as nn

class ChannelAdjust(nn.Module):
    def __init__(self, input_channels, output_channels):
        super(ChannelAdjust, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(input_channels, output_channels, kernel_size=1)  # 1x1 convolution
        self.bn = nn.BatchNorm2d(output_channels)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)

    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        x = self.bn(x)
        x = self.relu(x)
        return x

# 예를 들어, ResNet50의 마지막 층 출력 채널이 2048이고, YOLOv5 헤드의 첫 번째 층 입력 채널이 256이라고 가정할 때,
# 다음과 같이 채널 수를 조정할 수 있습니다.
adjust_layer = ChannelAdjust(2048, 256)  # 2048 -> 256 채널로 조정

# 이후, 모델에 adjust_layer를 적절한 위치에 삽입합니다.

이 코드는 1x1 컨볼루션을 사용하여 입력 채널 수를 원하는 출력 채널 수로 조정하는 간단한 모듈입니다. 이러한 방식으로 채널 수 불일치 문제를 해결할 수 있습니다.

더 자세한 정보와 PyTorch의 다양한 기능에 대해 알고 싶으시다면, PyTorch 공식 문서 및 튜토리얼을 참고하시는 것을 추천드립니다. 특히 모델 구조와 관련된 부분은 다음 링크에서 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다: PyTorch 튜토리얼.

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 문제 해결에 도움이 되었기를 바라며, 추가적인 질문이나 필요한 정보가 있으시면 언제든지 물어보세요.


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죄송하지만 제공하신 정보만으로는 문제를 해결하기가 어렵습니다. 문제를 더 잘 이해하려면 추가적인 정보가 필요합니다. 다음은 문제를 파악하는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 질문입니다.

  • 사용 중인 PyTorch 버전은 무엇입니까?
  • 모델을 훈련하는 데 사용하는 데이터셋은 무엇입니까?
  • 모델의 입력 크기는 무엇입니까?
  • 모델의 손실 함수는 무엇입니까?
  • 모델의 최적화기는 무엇입니까?

이러한 정보를 제공해 주시면 문제를 더 잘 파악하고 잠재적인 솔루션을 제안할 수 있습니다.

또한, 다음 링크에서 공식 PyTorch 문서를 참조할 수도 있습니다.


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안녕하세요! 질문해 주셔서 감사합니다. ResNet50 백본을 YOLOv5에 통합하려고 하시는군요. 채널 문제로 인해 오류가 발생하고 있는 것 같습니다. 문제를 해결하기 위해 몇 가지 단계를 제안드리겠습니다.

문제 요약

ResNet50 백본을 YOLOv5 모델에 통합하려고 할 때, 채널 불일치로 인해 RuntimeError가 발생하고 있습니다. 오류 메시지는 Given groups=1, weight of size [32, 32, 1, 1], expected input[1, 16, 128, 128] to have 32 channels, but got 16 channels instead입니다.

해결 방법

이 문제는 ResNet50의 출력 채널 수와 YOLOv5의 기대 입력 채널 수가 일치하지 않아서 발생합니다. 이를 해결하기 위해서는 ResNet50의 출력 채널 수를 YOLOv5의 입력 채널 수에 맞춰야 합니다.

1. BottleneckRES 클래스 수정

ResNet50의 Bottleneck 블록을 수정하여 출력 채널 수를 맞춰야 합니다. 예를 들어, planesexpansion 값을 조정하여 출력 채널 수를 맞출 수 있습니다.

2. YOLOv5 모델 구성 수정

YOLOv5의 모델 구성 파일에서 ResNet50의 출력 채널 수에 맞게 입력 채널 수를 조정해야 합니다.

예제 코드

아래는 BottleneckRES 클래스와 YOLOv5 구성 파일을 수정하는 예제 코드입니다.

BottleneckRES 클래스 수정

import torch
import torch.nn as nn

class BottleneckRES(nn.Module):
    expansion = 4

    def __init__(self, in_planes, planes, stride=1):
        super(BottleneckRES, self).__init__()
        out_planes = planes * self.expansion
        
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_planes, planes, kernel_size=1, bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes)
        
        self.conv2 = nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes)
        
        self.conv3 = nn.Conv2d(planes, out_planes, kernel_size=1, bias=False)
        self.bn3 = nn.BatchNorm2d(out_planes)

        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)

        self.shortcut = nn.Sequential()
        if stride != 1 or in_planes != out_planes:
            self.shortcut = nn.Sequential(
                nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1, stride=stride, bias=False),
                nn.BatchNorm2d(out_planes)
            )

    def forward(self, x):
        identity = x
        
        out = self.relu(self.bn1(self.conv1(x)))
        out = self.relu(self.bn2(self.conv2(out)))
        out = self.bn3(self.conv3(out))
        
        identity = self.shortcut(identity)
        
        out += identity
        out = self.relu(out)
        return out

YOLOv5 구성 파일 수정

YOLOv5 구성 파일에서 ResNet50의 출력 채널 수에 맞게 입력 채널 수를 조정합니다. 예를 들어, ResNet50의 마지막 출력 채널 수가 2048이라면, YOLOv5의 첫 번째 레이어의 입력 채널 수를 2048로 설정합니다.

# YOLOv5 v6.0 backbone
backbone:
  [
    [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],  
    [-1, 1, MaxPool2d, [3, 2, 1]],  
    [-1, 1, BottleneckRES, [64, 64, 1]],  
    [-1, 2, BottleneckRES, [256, 64, 1]],  
    [-1, 1, BottleneckRES, [256, 128, 2]],  
    [-1, 4, BottleneckRES, [512, 128, 1]],  
    [-1, 6, BottleneckRES, [512, 256, 2]],  
    [-1, 3, BottleneckRES, [1024, 256, 1]],  
    [-1, 3, BottleneckRES, [1024, 512, 2]],  
    [-1, 1, BottleneckRES, [2048, 512, 1]],  
  ]

이제 YOLOv5 모델을 다시 학습시키면 채널 불일치 오류가 해결될 것입니다.

참고 자료

문제가 해결되지 않거나 추가적인 도움이 필요하시면 언제든지 질문해 주세요. 제 답변이 틀릴 수도 있으니, 항상 코드를 직접 실행해 보시고 확인해 보시기 바랍니다. 감사합니다!


  • 이 답변이 도움이 되셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 :heart:를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!