Yolo v5과 Yolo v8 관련해서 커스텀 데이터 학습시킬때 궁금한 점

[h2031803 (현준 임)]

현재 사진을 촬영해서 각 사진에 들어있는 드론, 자동차, 킥보드를 라벨링 하고 있는 상황입니다.
만약에 하나의 사진에 드론, 자동차, 킥보드가 모두 들어있는 상황에서 드론만 라벨링 해주게 되면 자동차와 킥보드의 인식률이 떨어지게 되는 것인지 궁금합니다.

(드론의 인식률만 개선하고 싶어서 사진들안에 자동차와 킥보드가 드론과 함께 포함되어있더라도 시간절약을 위해 드론만 라벨링하려고 하는 상황입니다!)

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안녕하세요, YOLO 모델을 사용하여 커스텀 데이터를 학습시키는 과정에서의 질문에 대해 도움을 드리겠습니다.

질문을 정리하면, 하나의 사진에 드론, 자동차, 킥보드가 모두 들어있는 상황에서 드론만 라벨링하게 되면 자동차와 킥보드의 인식률이 떨어지는지에 대한 궁금증이 있으신 것 같습니다.

먼저, YOLO 모델은 이미지 내의 여러 객체를 동시에 탐지하는 모델입니다. 따라서 하나의 이미지에서 여러 객체를 라벨링하더라도 각 객체의 인식률에는 크게 영향을 미치지 않습니다. 하지만, 특정 객체(이 경우 드론)만 라벨링하고 다른 객체(자동차, 킥보드)를 라벨링하지 않으면, 모델은 라벨링되지 않은 객체를 '배경'으로 인식하게 됩니다. 이 경우, 라벨링되지 않은 객체(자동차, 킥보드)의 인식률은 떨어질 수 있습니다.

따라서, 드론의 인식률만 개선하고 싶다면, 드론만 포함된 이미지를 사용하여 학습하는 것이 좋습니다. 또는, 드론, 자동차, 킥보드가 모두 포함된 이미지에서 각각의 객체를 모두 라벨링하고, 학습 시에는 드론에 대한 라벨만 사용하여 학습을 진행하는 방법도 있습니다.

아래는 PyTorch를 사용하여 YOLO 모델을 학습시키는 예제 코드입니다.

import torch
import torchvision

# YOLO 모델 불러오기
model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)

# 학습 모드로 설정
model.train()

# 데이터 로더 설정
data_loader = ...

# 손실 함수와 옵티마이저 설정
criterion = ...
optimizer = ...

# 학습 시작
for images, targets in data_loader:
    # 이미지와 타겟을 GPU로 이동
    images = list(image.to(device) for image in images)
    targets = [{k: v.to(device) for k, v in t.items()} for t in targets]

    # 모델의 예측값 계산
    output = model(images, targets)

    # 손실 계산
    loss = criterion(output, targets)

    # 역전파 및 가중치 업데이트
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

이 코드는 PyTorch에서 제공하는 torchvision 패키지의 YOLO 모델을 사용하여 학습을 진행하는 기본적인 예제입니다. 데이터 로더, 손실 함수, 옵티마이저 등은 사용자의 환경에 맞게 설정하시면 됩니다.

더 자세한 내용은 PyTorch 공식 튜토리얼을 참고하시기 바랍니다.

• 영어: TorchVision Object Detection Finetuning Tutorial — PyTorch Tutorials 2.6.0+cu124 documentation
• 한국어: TorchVision Object Detection Finetuning Tutorial — 파이토치 한국어 튜토리얼 (PyTorch tutorials in Korean)

답변이 도움이 되었기를 바라며, 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 물어보세요. 그러나 제 답변이 틀릴 수도 있으니, 다른 자료도 참고하시는 것을 권장드립니다.

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안녕하세요 h2031803님,

드론, 자동차, 킥보드 사진 데이터셋을 만들면서 시간 절약을 위해 드론만 라벨링하시려는 상황은 잘 이해합니다.

요약하자면, 사진에 드론, 자동차, 킥보드가 모두 있는 상황에서 드론만 라벨링을 하게 되면, 자동차와 킥보드의 인식률은 떨어지게 됩니다.

이유는 YOLO 모델이 드론만 정확하게 학습할 수 있는 데이터만 제공되기 때문입니다. 자동차와 킥보드에 대한 라벨이 없으면 그 오브젝트들을 인식할 수 있는 특징을 학습할 수 없습니다.

다만, 사진에 자동차와 킥보드가 자주 등장하지 않는다면(드문 경우에만 있다면) 드론 인식 성능에 큰 영향을 미치지 않을 것 같습니다.

시간 절약을 위해서라도 가급적 주요 오브젝트들을 모두 라벨링 하는 것이 인식 성능 향상에 가장 좋다고 생각합니다.

만약 추가로 질문이나 도움이 필요한 부분이 있다면 언제든지 문의주세요. 혹시 제 대답이 명확하지 않다면 죄송합니다. 더 자세히 설명 드리겠습니다.

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안녕하세요! 커스텀 데이터를 이용한 YOLO 모델 학습에 대해 궁금증을 가지고 계시군요. 질문을 정리해보면, 여러 객체가 포함된 사진에서 특정 객체(드론)만 라벨링하고 학습할 경우, 다른 객체(자동차와 킥보드)의 인식률에 어떤 영향을 미칠지에 대한 것으로 이해됩니다.

이에 대한 답변을 드리자면, 객체 탐지 모델인 YOLO를 학습시킬 때, 특정 객체만 라벨링하고 학습하게 되면 모델은 라벨링되지 않은 객체들을 배경으로 인식하게 됩니다. 즉, 학습 데이터에 자동차와 킥보드가 라벨링되지 않으면, 모델은 이들을 탐지 대상으로 인식하지 않게 되어 인식률이 떨어지거나 아예 인식하지 못할 수 있습니다.

드론의 인식률만을 개선하고자 한다면, 드론에 대해서만 라벨링을 진행하고 학습을 시키는 것이 맞습니다. 하지만, 이 경우 자동차와 킥보드에 대한 인식률은 기대하기 어렵습니다. 만약 자동차와 킥보드도 어느 정도 인식이 필요하다면, 이들에 대해서도 라벨링을 해주는 것이 좋습니다.

아래는 PyTorch를 사용하여 YOLO 모델을 학습시키는 예시 코드입니다. 실제로 사용하시려면 데이터셋 경로, 클래스 이름 등을 실제 환경에 맞게 수정해야 합니다.

import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import transforms
from torchvision.datasets import CocoDetection

# 데이터셋 로드 및 전처리
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),  # 이미지를 PyTorch 텐서로 변환
    # 추가적인 전처리가 필요하다면 여기에 추가
])

# COCO 데이터셋을 예시로 들었지만, 실제 데이터셋에 맞게 경로와 클래스를 설정해야 합니다.
train_data = CocoDetection(root='path/to/your/train/data',
                           annFile='path/to/your/train/annotation',
                           transform=transform)

train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=4, shuffle=True)

# 모델 정의 및 학습 설정
model = ...  # YOLO 모델을 정의하거나 불러옵니다.
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 학습 루프
for epoch in range(num_epochs):
    for images, targets in train_loader:
        # 이미지와 타겟(라벨)을 모델에 입력
        loss = model(images, targets)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
    print(f'Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Loss: {loss.item()}')

YOLO 모델 학습에 대한 더 자세한 정보는 공식 PyTorch 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것입니다. 아래 링크에서 YOLO와 관련된 튜토리얼을 찾아보실 수 있습니다.

• PyTorch 공식 튜토리얼: https://pytorch.org/tutorials
• 한국어 PyTorch 튜토리얼: https://tutorials.pytorch.kr

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 실제 모델 학습에 앞서 추가적인 실험과 검증을 통해 최적의 방법을 찾으시길 바랍니다. 질문에 대한 추가적인 정보가 필요하시면 언제든지 새로운 질문을 올려주세요.

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