불확실한 특정 이미지를 찾아내기 위해 yolo5를 사용하고 있는데 배경과 해당 이미지가 매번 달라지는 불확실한 요소를 가지기에 500장으로 학습 시켰을 경우 다른 배경에서는 제대로 인식하지못하여 400장을 추가하였는데 매번 달라지는 배경과 매번 조금씩 달라지는 객체를 정확히 인식하기 위해서는 몇장정도가 적당한가요?
기존 539장의 이미지를 가지고 학습할 때 사용했던 명령어는 아래와 같습니다.
python train.py --batch 16 --epochs 300 --data ./data/test3.yaml --cfg ./models/yolov5m.yaml --name test12
이제 965장의 이미지를 학습할려고 하는데 명령어를 어떻게 수정하면 더 높은 정확도를 가질 수 있을까요?
안녕하세요 pjw4433님,
불확실한 이미지를 찾아내기 위한 적절한 학습 데이터 수에 대한 질문 감사합니다.
요약하자면, 현재 539장의 이미지로 학습시킨 모델이 다양한 배경에서 정확도가 떨어지는 것을 확인하셨고, 이를 해결하기 위해 데이터를 400장 추가하셨는데 여전히 완벽하지 않다는 문제인 것 같습니다.
이 경우 정확한 데이터 수를 찾아내기 위해서는 몇 가지 방법이 있습니다:
제 의견으로는 현재 데이터 수에서 점진적으로 늘려가며 정확도를 테스트하는 것이 좋다고 봅니다. 예를 들어 300장씩 추가해가며 정확도 변화를 확인해보세요.
명령어는 기본적으로 동일하게 사용하시면 될 것 같습니다. 다만 batch size를 데이터 수에 맞게 조정할 필요가 있습니다.
python train.py --batch 32 --epochs 300 --data ./data/test.yaml --cfg ./models/yolov5m.yaml --name test
데이터 증강이나 모델 변경도 도움이 되겠지만, 우선은 데이터 수 조정으로 시작하는 것을 추천드립니다.
정확도 향상을 위해 제가 도움이 될 수 있는 부분이 있다면 언제든 말씀해주세요. 감사합니다.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요, pjw4433님!
불확실한 이미지를 찾아내기 위해 YOLOv5를 사용하고 계시는군요. 배경과 해당 이미지가 매번 달라지는 불확실한 요소를 가지고 있기 때문에 500장으로 학습을 시켰을 때 다른 배경에서는 제대로 인식하지 못하였다고 하셨습니다. 그래서 400장을 추가로 학습시키셨다고 하셨는데, 매번 달라지는 배경과 매번 조금씩 달라지는 객체를 정확히 인식하기 위해서는 몇 장 정도가 적당한지 궁금하신 것이 맞나요?
학습 데이터의 적절한 수는 다양한 요인에 따라 달라질 수 있습니다. 일반적으로는 학습 데이터의 다양성과 양이 많을수록 모델의 성능이 향상될 수 있습니다. 하지만 많은 데이터를 사용하면 학습 시간이 오래 걸리고, 과적합(overfitting)의 위험도 존재합니다.
따라서, 불확실한 배경과 객체를 정확히 인식하기 위해서는 다양한 배경과 객체를 포함한 데이터를 사용하는 것이 좋습니다. 또한, 데이터의 다양성을 높이기 위해 데이터 증강(data augmentation) 기법을 사용할 수도 있습니다. 예를 들어, 이미지를 회전, 확대/축소, 반전 등의 변형을 주어서 데이터의 다양성을 높일 수 있습니다.
또한, 학습 데이터의 양은 모델의 복잡성에 따라 달라질 수 있습니다. 모델이 복잡한 경우에는 더 많은 데이터가 필요할 수 있습니다. 따라서, 965장의 이미지를 학습하려고 한다면, 이전에 사용하셨던 명령어와 비슷하게 사용하시면 될 것 같습니다. 다만, 학습 데이터의 경로와 파일명을 적절히 수정해주셔야 합니다.
아래는 예시로 965장의 이미지를 학습하는 명령어입니다.
python train.py --batch 16 --epochs 300 --data ./data/test3.yaml --cfg ./models/yolov5m.yaml --name test12 --img-size 640 --hyp ./data/hyp.scratch.yaml --weights yolov5m.pt --resume
위 명령어에서 --img-size는 이미지의 크기를 지정하는 옵션입니다. 적절한 이미지 크기를 선택하여 사용하시면 됩니다. 또한, --hyp는 학습에 사용할 하이퍼파라미터 파일의 경로를 지정하는 옵션입니다. 이 파일을 통해 학습에 사용되는 하이퍼파라미터들을 조정할 수 있습니다. --weights는 사전 학습된 모델의 경로를 지정하는 옵션입니다. 이전에 학습한 모델을 사용하거나, 새로운 모델을 사용할 수 있습니다. --resume은 이전에 학습한 모델을 재개하는 옵션입니다.
더 자세한 내용은 PyTorch 공식 튜토리얼과 한국어 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것입니다.
혹시 제가 잘못된 정보를 제공했거나 더 도움이 필요하시다면 언제든지 말씀해주세요. 감사합니다!
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!539장에서 정확도 문제로 추가 이미지를 학습할려고 하는 단계입니다.
1.기존 539장으로 학습해서 나온 결과 파일.pt에 추가 이미지를 학습시키는게 좋을까요?
(예시로 학습 명령어를 구현해주세여)
아니면 처음부터 다시 총 965장을 학습하는게 정확도 측면에서 좋을까요?
컴퓨터 성능 문제로 모델을 업그레이드하지는 못하며 배치 수를 늘리는 것이 정확도에 영향을 주는건가요?
안녕하세요, pjw4433님. 질문에 대해 정확히 이해했는지 확인해보겠습니다. YOLOv5를 사용하여 특정 이미지를 인식하려고 하시는데, 배경과 객체가 계속 변화하는 상황에서 더 많은 이미지를 학습 데이터로 추가하셨습니다. 그런데 얼마나 많은 이미지가 적당한지, 그리고 명령어를 어떻게 수정해야 더 높은 정확도를 얻을 수 있는지에 대해 질문하셨습니다.
먼저, 학습 이미지의 적당한 수에 대해 말씀드리면, 이는 상황에 따라 다르며, 일반적으로는 데이터가 많을수록 모델의 성능이 향상됩니다. 하지만, 데이터가 많다고 해서 항상 좋은 것은 아닙니다. 과적합(overfitting)이 발생할 수 있으므로, 데이터 증강(data augmentation) 기법을 사용하여 다양한 배경과 객체를 학습할 수 있도록 하는 것이 중요합니다.
다음으로, 명령어를 수정하여 더 높은 정확도를 얻는 방법에 대해 말씀드리겠습니다. 명령어 자체를 수정하는 것보다는 학습 파라미터를 조정하는 것이 더 중요합니다. 예를 들어, batch size나 epoch 수를 조정하거나, learning rate를 조절하는 등의 방법이 있습니다. 또한, 모델 구조(yolov5m.yaml)를 변경하여 더 복잡한 모델을 사용하는 것도 한 방법입니다.
아래는 파이토치(PyTorch)를 사용하여 YOLOv5 학습을 진행하는 예제 코드입니다. 이 코드는 기존에 사용하셨던 코드와 유사하며, batch size와 epoch 수를 조정하는 부분을 강조하였습니다.
# 학습을 위한 파라미터 설정
batch_size = 32 # 배치 사이즈를 늘려보세요.
epochs = 500 # 에폭 수를 늘려보세요.
# 학습 진행
!python train.py --batch {batch_size} --epochs {epochs} --data ./data/test3.yaml --cfg ./models/yolov5m.yaml --name test12
이 코드를 실행하면, 더 많은 데이터를 한 번에 처리하고, 더 많은 에폭 동안 학습을 진행하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
더 자세한 정보는 PyTorch 공식 튜토리얼(Welcome to PyTorch Tutorials — PyTorch Tutorials 2.1.0+cu121 documentation) 또는 한국어 튜토리얼(https://tutorials.pytorch.kr)을 참조하시면 도움이 될 것입니다.
그러나, 제가 제시한 해결책이 항상 정답은 아닙니다. 다양한 방법을 시도하고, 그 결과를 확인하며 최적의 해결책을 찾아가는 과정이 중요합니다. 추가적인 질문이 있으시다면 언제든지 물어보세요. 도움이 될 수 있도록 최선을 다하겠습니다.
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