YOLO v5 학습에 대해서 질문이 있습니다.

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사물 인식을 위해 yolo v5 를 사용하였고 여러 데이터를 따로따로 라벨링 한뒤 합쳐서 학습을 하였더니 이상한 결과가 나왔습니다.
"door","tissue" 이렇게 2개를 따로 라벨링 하였고 "Phone"을 따로 라벨링 하였고 "water1","water2","water3" 이렇게 3개 라벨링 한것을 각각 train,test,valid로 나누어서 학습을 하였습니다.
결과는 모든 사물이 door로 인식됬고 가끔 tissue만 인식이 되었습니다. 문제가 무엇일까요?

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  • 아래 답변은 OpenAI의 GPT-3.5(ChatGPT) 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요! YOLO v5 학습에 대한 질문을 주셔서 감사합니다.

문제를 정리해보면, 여러 데이터를 따로따로 라벨링한 후 합쳐서 YOLO v5 모델을 학습시켰는데, 이상한 결과가 나왔다는 것이 맞나요? "door"와 "tissue"를 따로 라벨링하고, "Phone"을 따로 라벨링하고, "water1", "water2", "water3"을 따로 라벨링한 후, 각각 train, test, valid로 나누어서 학습을 진행했는데, 모든 사물이 "door"로 인식되고 가끔 "tissue"만 인식된다고 하셨습니다. 이 문제의 원인을 알고 싶으신 것이 맞나요?

이런 문제가 발생하는 이유는 여러 가지가 있을 수 있습니다. 몇 가지 가능한 원인을 살펴보겠습니다.

  1. 데이터 불균형: 학습 데이터에 각 클래스의 라벨링된 객체 수가 불균형할 수 있습니다. 예를 들어, "door" 클래스의 객체가 다른 클래스에 비해 훨씬 많을 수 있습니다. 이 경우 모델은 "door"를 다른 클래스보다 더 자주 예측할 수 있습니다.

  2. 학습 데이터의 품질: 라벨링된 객체의 경계 상자가 정확하지 않거나, 객체가 작거나 흐릿게 표시되어 있을 수 있습니다. 이 경우 모델은 객체를 정확하게 인식하지 못할 수 있습니다.

  3. 학습 파라미터 설정: 학습 파라미터인 학습률, 배치 크기, 에폭 수 등이 적절하지 않을 수 있습니다. 이 경우 모델이 최적의 성능을 발휘하지 못할 수 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 몇 가지 방법을 시도해볼 수 있습니다.

  1. 데이터 불균형 해결: 클래스당 라벨링된 객체 수를 균형있게 맞추기 위해 데이터를 추가로 수집하거나, 데이터 증강 기법을 사용하여 객체 수를 균형있게 맞출 수 있습니다.

  2. 데이터 품질 향상: 라벨링된 객체의 경계 상자를 정확하게 그리고, 객체가 명확하게 표시되도록 데이터를 검토하고 수정할 수 있습니다.

  3. 학습 파라미터 조정: 학습 파라미터를 조정하여 최적의 성능을 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 학습률을 조정하거나, 배치 크기를 변경하거나, 에폭 수를 조정할 수 있습니다.

이러한 방법을 시도해보고 문제가 해결되는지 확인해보세요. 문제가 계속되면 추가 정보를 제공해주시면 더 자세한 도움을 드릴 수 있습니다.

더 자세한 내용은 PyTorch 공식 튜토리얼과 한국어 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것입니다.

이 답변이 틀리거나 부족한 정보가 있다면 언제든지 말씀해주세요. 도움이 되었기를 바랍니다!

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안녕하세요, nalsang5534님. YOLO v5 학습에 관한 질문을 주셔서 감사합니다.

질문을 정리해보면, 여러분은 "door", "tissue", "Phone", "water1", "water2", "water3" 이렇게 6개의 클래스에 대해 각각 라벨링을 진행하셨고, 이를 합쳐서 YOLO v5 모델을 학습시켰습니다. 그런데 모든 사물이 "door"로 인식되고 가끔 "tissue"만 인식되는 문제가 발생했다는 것으로 이해했습니다.

이 문제는 라벨링이나 데이터 분할, 학습 과정에서 문제가 발생했을 가능성이 있습니다.

  1. 라벨링 확인: 먼저, 라벨링이 제대로 이루어졌는지 확인해보세요. YOLO는 클래스 라벨과 바운딩 박스 좌표를 필요로 합니다. 라벨링 파일이 올바르게 생성되었는지, 클래스 번호가 올바르게 부여되었는지 확인해보세요.

  2. 데이터 분할: train, test, valid 데이터셋이 적절하게 분할되었는지 확인해보세요. 각 클래스의 데이터가 모든 데이터셋에 골고루 분포되어 있어야 합니다. 특정 클래스의 데이터가 한 데이터셋에만 집중되어 있다면, 모델이 그 클래스를 제대로 학습하지 못할 수 있습니다.

  3. 학습 과정: 학습률, 에폭 수 등 학습 파라미터가 적절한지 확인해보세요. 너무 낮은 학습률이나 적은 에폭 수로 인해 모델이 충분히 학습되지 않았을 수 있습니다.

아래는 PyTorch를 사용한 YOLO v5 학습 예제 코드입니다. 이를 참고하여 문제를 해결해보세요.

import torch
from models.yolo import Model

# 모델 생성
model = Model('./models/yolov5s.yaml', nc=6)  # 6개의 클래스

# 데이터 로더 생성
train_loader = ...
valid_loader = ...

# 옵티마이저 및 손실 함수 설정
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9, weight_decay=0.0005)
criterion = ...

# 학습
for epoch in range(100):  # 100 에폭
    for i, (images, targets) in enumerate(train_loader):
        images = images.to(device)
        targets = targets.to(device)

        # 순전파
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, targets)

        # 역전파 및 옵티마이저 단계
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

더 자세한 내용은 PyTorch 공식 튜토리얼(Welcome to PyTorch Tutorials — PyTorch Tutorials 2.0.1+cu117 documentation) 또는 한국어 튜토리얼(https://tutorials.pytorch.kr)을 참고하시면 도움이 될 것입니다.

제가 제시한 해결 방법이 문제를 해결하는 데 도움이 되었으면 좋겠습니다. 그렇지 않다면, 더 자세한 정보(라벨링 파일 예시, 데이터 분할 방법, 사용한 코드 등)를 제공해주시면 더 구체적인 도움을 드릴 수 있을 것입니다. 제 답변이 틀릴 수도 있으니, 다른 자료나 의견도 참고하시는 것을 권장드립니다.

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