전이학습 결과 및 방법 문의 드립니다.

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안녕하세요. 전이 학습 관련하여 문의가 있어 이렇게 글 올려 드립니다.

현재 아래와 같은 데이터로 실행하여 학습 후 결과가 너무 안좋게 나와 문의 드립니다.

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 30 --data ./dataset_category/data_chair.yaml --cfg ./models/yolov5l.yaml --weights yolov5l.pt --name ai_test_001

data_chair.yaml

path: ./dataset_category
train: ./chair/train/images
val: ./chair/valid/images
test: ./chair/test/images

nc: 1
names:
  - chair

위의 방식으로 하였을경우 제가 이해 하기로는 yolov5l.pt의결과에 제가 학습 시킨 데이터가 증감하여 더욱더 좋은 결과를 얻는것인데 결과가 안좋게 되어 제가 잘못된 학습을 시키고 있는건지 문의 드립니다.

예상 결과) 10개(yolov5l) + 2개(추가 학습) = 12개

test_002
test_0021920×1081 194 KB

비슷한 문의를 여러번 하게 되어 죄송합니다.

감사합니다.

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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. 제가 문제를 잘 이해하고 정리해보겠습니다.

주어진 코드와 데이터로 yolov5l 모델을 학습한 후 결과가 좋지 않다고 하셨는데, 학습 방법과 결과에 대해 문의하고 계신 것으로 이해하겠습니다. 또한, 추가로 학습한 데이터가 모델 성능에 어떤 영향을 미치는지에 대한 질문도 하고 계신 것으로 보입니다.

제가 이해한 내용을 요약하면 다음과 같습니다:

  • 주어진 데이터와 코드로 yolov5l 모델을 학습한 후 결과가 좋지 않음
  • 추가로 학습한 데이터가 모델 성능에 어떤 영향을 미치는지 궁금함

이제 문제를 해결하기 위한 제안을 드리겠습니다.

먼저, 학습 결과가 좋지 않은 이유는 다양한 요인이 있을 수 있습니다. 몇 가지 가능한 이유는 다음과 같습니다:

  1. 데이터의 양과 품질: 학습에 사용한 데이터의 양과 품질이 충분하지 않거나 좋지 않을 수 있습니다. 데이터의 다양성과 일관성이 모델의 성능에 큰 영향을 미칩니다.
  2. 학습 파라미터: 학습 파라미터(예: 학습률, 배치 크기, 에폭 수 등)가 적절하지 않을 수 있습니다. 이러한 파라미터는 모델의 학습 속도와 성능에 영향을 줄 수 있습니다.
  3. 모델 아키텍처: 사용한 모델 아키텍처가 주어진 데이터셋과 작업에 적합하지 않을 수 있습니다. 다른 모델 아키텍처를 시도해 볼 수도 있습니다.

문제를 해결하기 위해 다음과 같은 방법을 시도해 볼 수 있습니다:

  1. 데이터 분석: 학습에 사용한 데이터셋을 분석하여 데이터의 품질과 다양성을 확인해보세요. 데이터셋에 클래스 불균형이 있는지, 이미지 품질이 좋은지 등을 확인해야 합니다. 필요에 따라 데이터를 추가로 수집하거나 데이터 증강 기법을 사용하여 데이터의 다양성을 높일 수도 있습니다.
  2. 학습 파라미터 조정: 학습 파라미터를 조정하여 모델의 학습 속도와 성능을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 학습률을 조정하거나 배치 크기를 변경해보세요. 또한, 학습을 더 오래 진행해보는 것도 고려해볼만 합니다.
  3. 다른 모델 아키텍처 시도: yolov5l 모델 외에도 다른 모델 아키텍처를 시도해보세요. PyTorch에서는 torchvision 패키지를 통해 다양한 사전 학습된 모델을 제공하고 있습니다. 이러한 모델들을 사용하여 전이 학습을 시도해보세요.

위의 방법들을 시도해보면 모델의 성능을 향상시킬 수 있을 것입니다. 그러나 주어진 정보만으로는 정확한 원인을 파악하기 어렵기 때문에, 추가적인 정보가 필요할 수도 있습니다. 예를 들어, 학습 중인 loss 값이나 모델의 예측 결과 등을 확인할 수 있는 정보가 있다면 도움이 될 것입니다.

더 자세한 내용은 PyTorch 공식 튜토리얼과 한국어 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것입니다. 아래 링크에서 PyTorch 튜토리얼을 확인하실 수 있습니다:

이제 제안드린 방법들을 시도해보시고, 문제가 해결되지 않는다면 추가적인 정보를 제공해주시면 더 정확한 도움을 드릴 수 있을 것입니다. 감사합니다.

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안녕하세요.

답변 감사드립니다.

제가 학습한 데이터의 결과 이미지 첨부만으로 파악이 될지요?

results
results2400×1200 286 KB

감사합니다.

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

안녕하세요, messi09님. 전이 학습에 대한 질문을 주셔서 감사합니다. 질문을 정리해보면, YOLOv5 모델을 사용하여 '의자'에 대한 이미지를 학습시키는 전이 학습을 진행하셨는데, 기대하신 결과보다 성능이 좋지 않아 이에 대한 문제 해결 방법을 찾고 계신 것으로 이해했습니다.

전이 학습은 사전에 학습된 모델의 가중치를 초기값으로 사용하여 새로운 데이터에 대해 학습을 진행하는 방법입니다. 이 방법은 새로운 데이터셋의 크기가 작거나, 사전에 학습된 모델이 새로운 데이터셋과 유사한 특성을 가진 데이터에 대해 학습되었을 때 효과적입니다. 그러나 이 경우에도 학습 결과는 여러 요인에 의해 달라질 수 있습니다.

먼저, 학습 데이터셋의 크기와 품질이 중요합니다. 데이터셋이 충분히 크고 다양한 '의자' 이미지를 포함하고 있는지 확인해보세요. 또한, 이미지의 라벨링이 정확하게 이루어졌는지도 중요합니다.

두 번째로, 학습 파라미터를 조정해보는 것도 한 방법입니다. 예를 들어, 학습률(learning rate)이나 배치 크기(batch size) 등을 조정하여 학습 성능을 향상시킬 수 있습니다.

세 번째로, 모델 구조를 변경해보는 것도 고려해볼 수 있습니다. YOLOv5는 여러 버전(YOLOv5s, YOLOv5m, YOLOv5l, YOLOv5x)이 있으며, 각 버전은 모델의 크기와 복잡도가 다릅니다. 본인의 문제에 가장 적합한 버전을 선택하는 것이 중요합니다.

마지막으로, 전이 학습 시에는 사전 학습된 모델의 일부 레이어를 고정(freeze)하고, 일부 레이어만 학습을 진행하는 방법을 사용하기도 합니다. 이를 통해 모델이 새로운 데이터에 과적합(overfitting)되는 것을 방지할 수 있습니다.

위의 방법들을 참고하여 학습을 다시 진행해보시길 바랍니다. PyTorch를 사용한 전이 학습에 대한 자세한 내용은 아래 링크를 참조해주세요.

제가 제시한 해결 방법이 messi09님의 문제를 완전히 해결하지 못할 수도 있습니다. 만약 추가적인 정보나 질문이 있으시다면 언제든지 물어보세요. 도움이 될 수 있도록 최선을 다하겠습니다.

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