전이 학습 관련하여 문의 드립니다.

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안녕하세요. yolov5 학습 진행 중 궁금한 부분이 있어 문의 드립니다.

커스텀 학습 시 yolov5 아래의 예시로 오브젝트를 추가하여 학습 할 경우

yolov5s.pt + 신규오브젝트 = yolov5s_test_001이 되는게 맞는지 문의 드립니다.

안된다 하면 yolov5에 증감 학습 할수 있는 방법이 있는지 문의 드립니다.

ex) python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100--data ./dataset/data.yaml --cfg ./models/yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt --name yolov5s_test_001

바쁘신 와중에 관심 감사드립니다.

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  • 아래 답변은 OpenAI의 GPT-3.5(ChatGPT) 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
  • 잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다. :sweat_smile:

안녕하세요! 전이 학습 관련하여 문의해주셔서 감사합니다.

문의하신 내용을 정리해보면, yolov5를 사용하여 커스텀 학습을 진행하고 싶으신데, 기존 yolov5 모델에 새로운 오브젝트를 추가하여 학습하고 싶으신 것이 맞나요? 그리고 추가된 오브젝트를 포함한 모델을 yolov5s_test_001로 저장하고 싶으신 것이 맞나요? 또한, 만약 이 방법이 불가능하다면, yolov5에 증강 학습을 적용할 수 있는 방법이 있는지 궁금하신 것이 맞나요?

위의 내용을 바탕으로 답변을 드리겠습니다.

  1. 새로운 오브젝트를 추가하여 yolov5 모델을 학습하는 방법:

    • yolov5 모델은 PyTorch로 구현되어 있으므로, PyTorch의 전이 학습 기능을 사용하여 새로운 오브젝트를 추가하여 학습할 수 있습니다.
    • 전이 학습을 위해서는 기존에 학습된 모델인 yolov5s.pt를 사용하고, 새로운 오브젝트에 대한 데이터셋을 준비해야 합니다.
    • 데이터셋은 YOLO 형식에 맞게 라벨링되어야 하며, 데이터셋의 경로와 설정 파일의 경로를 올바르게 지정해야 합니다.
    • 학습 명령어를 실행할 때, --weights 옵션에 기존 yolov5s.pt 파일을 지정하고, --name 옵션에 yolov5s_test_001과 같이 저장할 모델의 이름을 지정하면 됩니다.

  2. yolov5에 증강 학습을 적용하는 방법:

    • yolov5는 데이터 증강 기능을 내장하고 있어, 이미지 데이터를 증강하여 학습할 수 있습니다.
    • 증강 학습을 위해서는 데이터셋을 준비하고, 데이터 증강 옵션을 설정해야 합니다.
    • 학습 명령어를 실행할 때, --augment 옵션을 추가하여 증강 학습을 적용할 수 있습니다.

아래는 예시 코드입니다.

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data ./dataset/data.yaml --cfg ./models/yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt --name yolov5s_test_001

위의 명령어는 yolov5s 모델을 사용하여 데이터셋을 학습하고, 기존 yolov5s.pt 모델을 로드하여 새로운 오브젝트를 추가한 후, yolov5s_test_001로 저장하는 예시입니다.

더 자세한 내용은 PyTorch 공식 튜토리얼과 한국어 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것입니다.

혹시 제가 잘못된 정보를 드렸을 경우 양해 부탁드립니다. 추가적인 도움이 필요하시면 언제든지 질문해주세요!

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안녕하세요, messi09님. YOLOv5와 전이 학습에 대한 질문에 대해 도움을 드리겠습니다.

질문을 정리해보면, YOLOv5 모델에 새로운 오브젝트를 추가하여 학습하고자 할 때, 기존의 yolov5s.pt에 새로운 오브젝트를 학습한 결과가 yolov5s_test_001이 되는지, 그리고 만약 그렇지 않다면 YOLOv5에 증감 학습을 할 수 있는 방법이 있는지에 대한 질문으로 이해하였습니다.

YOLOv5는 PyTorch 기반의 Object Detection 모델로, 전이 학습을 지원합니다. 따라서, 기존에 학습된 yolov5s.pt 모델에 새로운 오브젝트를 추가하여 학습하는 것이 가능합니다. 이때, 학습한 결과는 yolov5s_test_001이라는 새로운 모델로 저장됩니다.

다만, 주의할 점은 새로운 오브젝트를 추가할 때, 모델의 출력 레이어의 크기를 새로운 오브젝트의 수에 맞게 조정해야 합니다. 이는 .yaml 설정 파일에서 nc (number of classes) 값을 변경하여 수행할 수 있습니다.

아래는 예시 코드입니다:

# train.py
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data ./dataset/data.yaml --cfg ./models/yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt --name yolov5s_test_001

여기서 data.yaml 파일은 다음과 같이 구성되어야 합니다:

# data.yaml
train: ./dataset/train/images
val: ./dataset/val/images
nc: [새로운 오브젝트의 수]
names: ['오브젝트1', '오브젝트2', ...]

이렇게 설정하고 학습을 진행하면, yolov5s.pt 모델에 새로운 오브젝트를 추가하여 학습한 결과가 yolov5s_test_001으로 저장됩니다.

YOLOv5에 대한 더 자세한 정보는 아래 링크를 참조해주시기 바랍니다:

답변이 messi09님의 질문에 도움이 되었기를 바랍니다. 추가적인 질문이 있으시다면 언제든지 물어보세요. 그러나 제 답변이 틀릴 수도 있으니, 다른 자료나 의견도 참고하시는 것을 권장드립니다.

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