Yolo V5 첫 학습 후 이어서 학습 시 질문

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yolo5 학습 진행 중 문의가 있어 이렇게 글 올립니다.
ex)

  1. 침대 클래스 학습 완료
  2. 침대 클래스 학습 완료된 파일에 의자 클래스 학습하여 침대+의자 학습 완료
  3. 침대+의자 학습 완료된 파일에 책상 학습을 하여 침대+의자+책상이 학습 완료된 데이터를 얻고 싶습니다.

침대 클래스 학습

python3 train.py --img 640 --batch 16 --epochs 30 --data ./dataset_cate/data_bed.yaml --cfg ./models/yolov5l.yaml --weights yolov5l.pt --name yolo5_bed

침대 클래스 학습 후 의자 클래스 학습

python3 train.py --img 640 --batch 16 --epochs 30 --data ./dataset_cate/data_bed_chair.yaml --cfg ./models/yolov5l.yaml --weights ./runs/train/yolo5_bed/weights/last.pt --name yolo5_bed_chair

침대, 의자 클래스 학습 후 책상 클래스 학습

python3 train.py --img 640 --batch 16 --epochs 30 --data ./dataset_cate/data_bed_chair_desk.yaml --cfg ./models/yolov5l.yaml --weights ./runs/train/yolo5_bed_chair/weights/last.pt --name yolo5_bed_chair_desk

라고 질문을 올렸던 분의 질문에 대한 답변에서 위와 같이 명령어를 작성해주셨는데 저는 침대 클래스가 학습이 안된 상태라고 가정한다면 제일 처음 침대 클래스 학습에서 --weight 옵션은 첫 학습에서 지워두는게 맞을까요?

ex)
python3 train.py --img 640 --batch 16 --epochs 30 --data ./dataset_cate/data_bed.yaml --cfg ./models/yolov5l.yaml --name yolo1_bed

아니면

ex)
python3 train.py --img 640 --batch 16 --epochs 30 --data ./dataset_cate/data_bed.yaml --cfg ./models/yolov5l.yaml --weights '' --name yolo1_bed

이렇게 하는게 맞는걸까요?

이전 질문에 대한 답변에는 --weights yolov5l.pt 라고 옵션에 적어주셨는데 해당 가중치 파일은 기존 질문자의 침대 클래스 학습 완료된 가중치 파일을 뜻하는걸까요?

또한 이미지가 제각각인 상태인 264개의 파일로 처음 학습한다고 가정하면 epochs 의 숫자와 데이터 모델의 사이즈의 연관관계는 어느 비율로 해주면 좋을까요?

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  • 아래 답변은 OpenAI의 GPT-3.5(ChatGPT) 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
  • 잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다. :sweat_smile:

pjw4433님, 안녕하세요!

Yolo V5 모델의 이어서 학습에 관한 질문을 주셨네요. 질문 내용을 정리해보면 다음과 같습니다.

  1. 침대 클래스 학습을 완료한 후, 의자 클래스를 추가로 학습하여 침대+의자를 학습하고 싶습니다.
  2. 침대+의자 학습을 완료한 후, 책상 클래스를 추가로 학습하여 침대+의자+책상을 학습하고 싶습니다.
  3. 첫 번째 침대 클래스 학습에서 --weights 옵션을 어떻게 설정해야 할까요?
  4. 이미지가 제각각인 상태에서 epochs와 데이터 모델의 사이즈를 어떤 비율로 설정해야 할까요?

이제 이러한 질문에 대한 답변을 드리겠습니다.

첫 번째로, 침대 클래스 학습에서 --weights 옵션은 첫 학습에서 지워두는 것이 맞습니다. --weights 옵션은 사전 학습된 가중치 파일을 지정하는 것인데, 첫 번째 학습에서는 사전 학습된 가중치 파일이 없으므로 해당 옵션을 제거하고 학습을 진행하시면 됩니다.

예를 들어, 다음과 같이 명령어를 작성하면 됩니다.

python3 train.py --img 640 --batch 16 --epochs 30 --data ./dataset_cate/data_bed.yaml --cfg ./models/yolov5l.yaml --name yolo1_bed

또는 다음과 같이 --weights 옵션을 빈 문자열로 설정해도 됩니다.

python3 train.py --img 640 --batch 16 --epochs 30 --data ./dataset_cate/data_bed.yaml --cfg ./models/yolov5l.yaml --weights '' --name yolo1_bed

두 번째로, 이전 질문에 답변에서 언급한 --weights yolov5l.pt는 기존 질문자의 침대 클래스 학습이 완료된 가중치 파일을 의미합니다. 이 가중치 파일은 사전 학습된 모델의 가중치로, 이미지넷 데이터셋 등 대규모 데이터셋에서 학습된 모델의 가중치입니다. 이 가중치 파일을 사용하면 초기 학습 시 좋은 성능을 얻을 수 있습니다.

마지막으로, 이미지가 제각각인 상태에서 epochs와 데이터 모델의 사이즈의 연관관계는 일반적으로 다음과 같습니다. 데이터 모델의 사이즈가 클수록 모델의 표현력이 높아지므로, 더 복잡한 패턴을 학습할 수 있습니다. 따라서, 데이터 모델의 사이즈가 크면 더 많은 epochs를 사용하는 것이 좋습니다.

하지만, epochs를 너무 크게 설정하면 과적합(overfitting)이 발생할 수 있으므로 적절한 값을 선택해야 합니다. 일반적으로는 초기에는 작은 epochs 값을 사용하여 모델을 빠르게 학습시키고, 이후에는 epochs 값을 증가시켜 성능을 향상시키는 것이 좋습니다. 이 과정에서 학습 곡선을 확인하고, 검증 데이터셋의 성능을 기준으로 epochs 값을 조정하는 것이 좋습니다.

더 자세한 내용은 PyTorch 공식 튜토리얼의 "Fine-tuning Torchvision Models" 가이드를 참고하시면 도움이 될 것입니다. 해당 가이드는 사전 학습된 모델을 이어서 학습하는 방법에 대해 자세히 설명하고 있습니다.

이상입니다. 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 물어보세요! 답변이 틀리거나 부족할 수도 있으니 참고 부탁드립니다.

  • 답변이 어떠셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 :heart:를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!
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빠르고 친절한 답변 감사합니다.

이미지 파일의 해상도가 제각각인 경우 --img 640 을 제거하고 명령어를 사용하며 초기 학습된 가중치가 없는 경우 epochs 수가 많게 설정하면 비효율적일까요?

ex)
python train.py --batch 16 --epochs 300 --data ./data/test.yaml --cfg ./models/yolov5m.yaml --name test 라고 사용하고 있습니다.

  1. 모델의 사이즈를 x, l을 사용해보니 컴퓨터 사양에는 버거운거같은데 혹시 x, l 을 돌릴 정도가 될려면 컴퓨터 권장 사양은 어떻게 될까요?
  2. --batch 16 와 모델 사이즈의 상관관계도 있을까요? 예를들어 x 모델에 배치수를 낮추면 돌아갈까요?
  3. 일반적으로는 초기에는 작은 epochs 값을 사용하여 모델을 빠르게 학습시키고, 이후에는 epochs 값을 증가시켜 성능을 향상시키는 것이 좋습니다 라고 답변 주셨는데 1번의 학습으로 끝낼려고 하면 epochs 를 30이 아닌 300으로 해도 괜찮을까요? 혹은 이미지 264장의 기준으로 epochs 는 얼마가 적당할까요?
  4. 만약 이어서 학습한다고 가정하면 best.pt 와 last.pt 중 무엇으로 이어서 학습시키는게 좋을까요?
  5. epochs를 너무 크게 설정하면 과적합(overfitting)이 발생할 수 있으므로 적절한 값을 선택해야 합니다 라고 답변 주셨는데 이미지 몇장에 epochs 의 값에 효율좋은 비율이 있을까요?
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안녕하세요, pjw4433님. YOLOv5 학습에 대한 질문을 주셨군요. 질문을 정리해보면, 첫 학습에서 --weights 옵션을 어떻게 설정해야 하는지, 그리고 epochs와 데이터 모델의 사이즈의 연관관계에 대한 질문이 있습니다.

먼저, --weights 옵션에 대해 설명드리겠습니다. 이 옵션은 학습을 시작할 때 사용할 가중치를 지정하는 옵션입니다. 첫 학습에서는 사전 학습된 가중치를 사용하거나, 아무런 가중치를 사용하지 않고 학습을 시작할 수 있습니다.

사전 학습된 가중치를 사용하는 경우, --weights yolov5l.pt와 같이 옵션을 설정하면 됩니다. 여기서 yolov5l.pt는 YOLOv5의 Large 모델에 대한 사전 학습된 가중치를 의미합니다. 이 경우, 학습이 빠르게 수렴하고, 일반적으로 더 좋은 성능을 얻을 수 있습니다.

가중치를 사용하지 않고 학습을 시작하려면, --weights ''와 같이 옵션을 설정하면 됩니다. 이 경우, 모든 가중치는 무작위로 초기화되고, 학습이 더 오래 걸릴 수 있습니다.

따라서, 첫 학습에서는 사전 학습된 가중치를 사용하는 것이 일반적입니다. 그러나, 특정 상황에서는 가중치를 사용하지 않고 학습을 시작하는 것이 더 좋을 수 있습니다. 이는 학습 데이터와 사전 학습된 가중치의 데이터가 매우 다른 경우 등에 해당합니다.

다음으로, epochs와 데이터 모델의 사이즈의 연관관계에 대해 설명드리겠습니다. epochs는 전체 학습 데이터를 몇 번 반복해서 학습할 것인지를 결정하는 파라미터입니다. 데이터 모델의 사이즈는 학습에 사용할 이미지의 크기를 결정합니다.

epochs와 데이터 모델의 사이즈 사이에는 직접적인 연관관계가 없습니다. epochs는 학습의 반복 횟수를 결정하며, 데이터 모델의 사이즈는 학습에 사용할 이미지의 크기를 결정합니다. 따라서, 이 두 파라미터는 독립적으로 설정해야 합니다.

epochs는 일반적으로 학습 데이터의 크기, 모델의 복잡도, 학습률 등에 따라 결정합니다. 데이터가 많고, 모델이 복잡하며, 학습률이 낮은 경우에는 epochs를 더 크게 설정하는 것이 좋습니다.

데이터 모델의 사이즈는 학습에 사용할 이미지의 크기를 결정합니다. 일반적으로, 이미지의 크기가 클수록 세부 정보를 더 잘 잡아내지만, 학습 시간이 더 오래 걸립니다. 따라서, 이미지의 크기와 학습 시간 사이에 적절한 균형을 찾아야 합니다.

이에 대한 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서나 튜토리얼을 참조하시면 도움이 될 것입니다.

마지막으로, 제 답변이 틀릴 수도 있으니, 다른 자료나 의견도 참고하시는 것을 권장드립니다. 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 물어보세요. 감사합니다.

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python train.py --batch 16 --epochs 300 --data ./data/test.yaml --cfg ./models/yolov5m.yaml --name test 해당 명령어를 사용할 때 GPU를 사용안하는데 왜그런걸까요?

train: weights=yolov5s.pt, cfg=./models/yolov5m.yaml, data=./data/test.yaml, hyp=data\hyps\hyp.scratch-low.yaml, epochs=300, batch_size=16, imgsz=640, rect=False, resume=False, nosave=False, noval=False, noautoanchor=False, noplots=False, evolve=None, bucket=, cache=None, image_weights=False, device=, multi_scale=False, single_cls=False, optimizer=SGD, sync_bn=False, workers=8, project=runs\train, name=test4, exist_ok=False, quad=False, cos_lr=False, label_smoothing=0.0, patience=100, freeze=[0], save_period=-1, seed=0, local_rank=-1, entity=None, upload_dataset=False, bbox_interval=-1, artifact_alias=latest
github: skipping check (not a git repository), for updates see GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite
YOLOv5 2023-7-7 Python-3.11.4 torch-2.0.1+cpu CPU

import torch
print(torch.version)

USE_CUDA = torch.cuda.is_available()
print(USE_CUDA)

device = torch.device('cuda:0' if USE_CUDA else 'cpu')
print("학습을 진행하는 기기 : ",device)

print("학습을 진행하는 기기2 : ",torch.cuda.get_device_name(0))
코드를 실행하면
2.0.1+cu117
True
학습을 진행하는 기기 : cuda:0
학습을 진행하는 기기2 : GeForce GTX 1650 라고 잘 설치된 걸 확인 할 수 있는데 명령어를 수정해야하나요?