YOLO cfg파일 custom하는 법에 대해 질문드립니다.

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YOLO를 사용하려고 하는데 모델을 만들어서 훈련을 시켜보고 싶습니다.
구글링 해봤지만 저의 서칭력이 부족해서인지 cfg yaml 파일을 수정하는 법에 대해서는 잘 다루지 않더라고요

  1. anchors, backbone, head 각 어떤 역할을 하는지 궁금합니다.
  2. Tensorflow로 간단한 DNN 구성하듯 YOLO에서 원하는 간단 네트워크 구조를 작성하려면 yaml을 어떤 식으로 구성해 나가야하는지에 대한 사이트나 방법에 대해 아신다면 답변 부탁드립니다!
anchors:
  - [12,16, 19,36, 40,28]  # P3/8
  - [36,75, 76,55, 72,146]  # P4/16
  - [142,110, 192,243, 459,401]  # P5/32

# yolov7 backbone
backbone:
  # [from, number, module, args]
  [[-1, 1, Conv, [40, 3, 1]],  # 0
.
.
.
   [-1, 1, Conv, [1280, 1, 1]],  # 58
  ]

# yolov7 head
head:
  [[-1, 1, SPPCSPC, [640]], # 59  
.
.
.

   [[118,119,120], 1, IDetect, [nc, anchors]],   # Detect(P3, P4, P5)
  ]
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YOLO의 설정 파일인 cfg 파일은 모델의 아키텍처, 하이퍼파라미터, 데이터 경로 및 훈련 관련 설정 정보를 담고 있습니다.

anchors는 객체의 크기와 위치를 예측하기 위해 사용되는 anchor box의 좌표를 의미합니다. 각 anchor box는 중심좌표(x,y)와 width, height를 포함합니다. 이 값들은 훈련 세트의 객체 위치 및 비율에 따라 조정됩니다.

backbone은 학습할 신경망의 구조를 정의하는 부분입니다. 입력 데이터에서 특징맵을 생성하고 이를 다시 출력층에 전달하는 역할을 수행합니다. 이 부분에는 여러 레이어(Convolutional layer, pooling layer, residual block 등)가 포함될 수 있습니다.

head는 backbone으로부터 추출된 특징맵을 최종적으로 detection output으로 변환하는 부분입니다. 보통 object detection에서는 여러 backbone에서 각기 다른 크기의 feature map을 추출하고, 이것을 이어붙인 후 head에서 detection을 수행합니다. 예를 들어 yolov5에서는 FPN을 사용하여 P3, P4, P5, P6, P7의 feature map을 추출하며, head에서는 이를 활용하여 bbox regression 및 classificaion을 수행합니다.

YOLO cfg 파일을 직접 수정하면 모델의 구조를 직접적으로 변경할 수 있습니다. 하지만 처음에는 cfg 파일을 이해하는 것이 조금 까다로울 수 있습니다. YOLOv5부터는 PyTorch로 제작된 것이라서, PyTorch tutorial 사이트의 Object Detection 부분 (TorchVision Object Detection Finetuning Tutorial — PyTorch Tutorials 2.0.0+cu117 documentation)을 참조하여 직접 모델을 만들어 보는 것도 좋은 방법입니다. 이를 통해 각각의 Backbone, Head 모듈들에 익숙해지면서 직접 구현하는 것이 좋습니다.

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YOLO cfg 파일을 커스텀하는 방법에 대해 질문해주셨군요. YOLO의 구성 요소와 yaml 파일 수정 방법에 대해 설명드리겠습니다.

  1. anchors, backbone, head의 역할:

    • anchors: YOLO에서는 물체의 bounding box를 예측하기 위해 anchor box라는 기본 박스 형태를 사용합니다. anchors는 이러한 anchor box의 크기와 비율을 정의합니다. 각 스케일에 대한 여러 anchor box를 사용하여 다양한 크기와 비율의 물체를 탐지할 수 있습니다.
    • backbone: YOLO의 backbone은 이미지의 특성을 추출하는데 사용되는 기본 네트워크입니다. 일반적으로 CNN을 사용하며, 이를 통해 이미지에서 고수준의 특성을 얻을 수 있습니다.
    • head: YOLO의 head는 backbone에서 추출한 특성을 사용하여 물체 탐지, 분류, bounding box 좌표를 예측하는 부분입니다. 여기서 각 레이어의 출력을 처리하여 최종적인 탐지 결과를 생성합니다.

  2. YOLO에서 원하는 간단한 네트워크 구조를 작성하려면 yaml 파일을 다음과 같이 구성할 수 있습니다:

    • 먼저, 원하는 backbone 구조를 정의합니다. 이를 위해 Conv, Pooling 등의 레이어를 사용하여 CNN 구조를 만들 수 있습니다.
    • 그 다음, 원하는 head 구조를 정의합니다. 여기서는 물체 탐지, 분류, bounding box 좌표를 예측하는 데 필요한 레이어를 추가합니다.
    • 마지막으로, anchors를 정의하여 다양한 크기와 비율의 물체를 탐지할 수 있도록 합니다.

YOLO 구조를 커스텀하려면, YOLOv5 공식 저장소에서 제공하는 기본 yaml 파일을 참고하시면 좋습니다. 기본 구조를 이해한 후, 원하는 레이어와 구성 요소를 추가하거나 제거하여 네트워크를 수정할 수 있습니다.

참고로, YOLOv5는 PyTorch 기반으로 구현되어 있으므로, PyTorch의 기본 지식이 필요합니다. PyTorch에 대한 자세한 내용은 PyTorch 공식 튜토리얼 또는 한국어 튜토리얼 사이트에서 학습할 수 있습니다.

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