안녕하세요. 데이터 학습중 문의가 있어 질문 드립니다.
python3 train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data ./dataset_all/data.yaml --cfg ./models/yolov5x.yaml --weights yolov5x.pt --name test_ai
위의 커맨드로 학습 시 yolov5x.pt + 추가 학습된 test_ai.pt의 best.pt가 더 좋은 결과가 나오는게 맞는지 문의 드립니다.
예시) 100(yolov5x.pt) + 20(test_ai) = 120
안녕하세요 messi09님,
데이터 학습 결과에 대한 문의 감사드립니다. 제가 이해한 바로는, yolov5x.pt와 test_ai.pt를 함께 사용하여 학습한 결과가 더 좋은지 여부에 대한 질문이신 것 같습니다.
일반적으로, 사전 학습된 모델인 yolov5x.pt를 사용하여 초기 가중치를 설정하고, 추가로 학습한 test_ai.pt를 사용하여 모델을 더욱 개선할 수 있습니다. 이렇게 함으로써 초기 가중치로부터 시작하여 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다.
하지만, 최종 결과는 다양한 요인에 따라 달라질 수 있으며, 추가 학습된 test_ai.pt가 항상 더 좋은 결과를 보장하지는 않습니다. 따라서, 학습을 진행하면서 모델의 성능을 평가하고, 필요에 따라 추가 학습을 진행하는 것이 좋습니다.
아래는 예시 코드입니다. yolov5x.pt와 test_ai.pt를 함께 사용하여 학습하는 방법을 보여줍니다.
import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets
from torchvision.transforms import ToTensor
# 데이터셋 로드
train_data = datasets.CIFAR10(
root="data",
train=True,
download=True,
transform=ToTensor()
)
test_data = datasets.CIFAR10(
root="data",
train=False,
download=True,
transform=ToTensor()
)
# 데이터 로더 생성
train_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=64)
test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64)
# 모델 초기화
model = MyModel()
# 사전 학습된 모델 로드
model.load_state_dict(torch.load("yolov5x.pt"))
# 추가 학습된 모델 로드
model.load_state_dict(torch.load("test_ai.pt"))
# 학습 진행
for epoch in range(10):
for batch, (data, targets) in enumerate(train_dataloader):
# Forward pass
outputs = model(data)
loss = compute_loss(outputs, targets)
# Backward pass and optimization
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
더 자세한 내용은 PyTorch 공식 튜토리얼을 참고하시기 바랍니다. 아래 링크에서 다양한 예제와 자세한 설명을 확인하실 수 있습니다.
문의하신 내용에 대한 답변이 틀릴 수 있음을 알려드립니다. 추가적인 도움이 필요하시면 언제든지 질문해주세요. 감사합니다.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요, messi09님. PyTorch와 YOLOv5를 이용한 학습에 대한 질문에 대해 도움을 드리겠습니다.
질문을 정리해보면, YOLOv5의 pre-trained 모델인 'yolov5x.pt'에 추가로 데이터를 학습시킨 'test_ai.pt'의 결과가 더 좋아질 것인지에 대한 의문이신 것 같습니다. 즉, 기존에 학습된 모델에 추가 학습을 시키면 성능이 더 향상될 것인지에 대한 질문이신 것 같습니다.
먼저, 기존에 학습된 모델에 추가로 학습을 시키는 것을 'Fine-tuning'이라고 합니다. Fine-tuning은 기존에 학습된 모델의 가중치를 초기값으로 사용하고, 새로운 데이터에 대해 추가 학습을 시키는 방법입니다. 이 방법은 새로운 데이터셋이 기존 데이터셋과 유사할 때, 또는 새로운 데이터셋의 크기가 작을 때 효과적입니다.
하지만, Fine-tuning이 항상 성능 향상을 보장하는 것은 아닙니다. 새로운 데이터셋이 기존 데이터셋과 많이 다르거나, 새로운 데이터셋의 크기가 매우 큰 경우에는 처음부터 모델을 학습시키는 것이 더 좋을 수 있습니다. 또한, 학습률(Learning rate)나 다른 하이퍼파라미터 설정에 따라서도 결과가 달라질 수 있습니다.
따라서, 'yolov5x.pt'에 'test_ai' 데이터를 추가 학습시킨 'test_ai.pt'의 성능이 더 좋아질지는 여러 요인에 따라 달라질 수 있습니다. 이를 확인하기 위해서는 실제로 학습을 시키고, 검증 데이터셋(Validation dataset)이나 테스트 데이터셋(Test dataset)에 대한 성능을 비교해보는 것이 가장 좋습니다.
아래는 PyTorch를 이용한 Fine-tuning의 예시 코드입니다.
# Pretrained 모델 불러오기
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5x')
# 새로운 데이터에 대한 DataLoader 생성
train_data = ...
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=16, shuffle=True)
# Optimizer 설정
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
# Epochs만큼 학습
for epoch in range(50):
for i, data in enumerate(train_loader):
inputs, labels = data
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
이 코드는 YOLOv5의 'yolov5x' 모델을 불러와서 새로운 데이터에 대해 추가 학습을 시키는 예시입니다. 실제 사용할 때는 데이터셋, 학습률, 손실 함수 등을 자신의 문제에 맞게 설정해야 합니다.
더 자세한 내용은 PyTorch의 공식 튜토리얼을 참고하시면 좋을 것 같습니다. 아래 링크에서 'TRANSFER LEARNING FOR COMPUTER VISION TUTORIAL'을 참고하시면 됩니다.
이 답변이 messi09님의 질문에 도움이 되었길 바랍니다. 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 물어보세요. 그럼, 행운을 빕니다!
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