yolo v5 전이학습 문의

안녕하세요 yolov5전의학습에 대해 궁금한점이 있어 문의드립니다.

제가 총 10개의 클래스, 570,000장의 이미지를 가지고 학습을 시켰는데
특정 클래스의 성능이 굉장히 낮게나와서 해당 클래스의 데이터셋만 추가적으로
학습을 시키고자 합니다.

현재 기존 학습했던 모델의 가중치 파일인 best.pt파일이 있습니다.

여기서 해당 가중치 파일을 바탕으로 기존 클래스(10개) 중 3개 따로 test, val로 나눠서 추가적으로 학습 시 문제가 발생할 우려는 없는지 궁금합니다.

  • 아래 답변은 Anthropic의 Claude-2 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
  • 잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다. :sweat_smile:

안녕하세요 yong님,

yolo v5 전이학습에 대한 질문 감사합니다.

요약하겠습니다. 10개 클래스 570,000장의 이미지로 학습했는데 특정 클래스 성능이 낮게 나왔습니다. 이 클래스만 데이터셋을 추가로 학습시키고 싶으신데, 기존 best.pt 파일을 바탕으로 3개 클래스를 test/val로 나눠 학습시킬 경우 문제가 있을지 궁금하신 것 같습니다.

예, 기존 best.pt 파일을 바탕으로 일부 클래스만 추가 학습하는 것은 가능합니다. 문제 없이 진행하실 수 있습니다. 다만 몇 가지 주의사항이 있습니다:

  1. 추가 학습하는 클래스 데이터셋은 반드시 train/val로 나누어 주시기 바랍니다.
  2. 학습 시에 freeze된 가중치는 풀어주지 마세요.
  3. learning rate를 적절히 조정해주세요.

아래는 구체적인 학습 코드 예시입니다:

import torch
from pprint import pprint

# 기존 체크포인트 불러오기
checkpoint = torch.load("best.pt", map_location=torch.device('cpu'))
model.load_state_dict(checkpoint["model"])

# 3개 클래스를 위한 데이터셋 
train_dataset = CustomDataset(...) 
val_dataset = CustomDataset(...)

# 데이터 로더
train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset) 
val_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(val_dataset)

# optimizer와 lr 설정
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-5)  

for epoch in range(100):
    # 학습 루프
    for images, targets in train_dataloader:
        loss = model(images, targets)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad() 

    # 검증 루프
    model.eval()
    # 생략

추가로 궁금하신 점이 있으시면 주저마시고 문의 주세요. 함께 문제를 해결해보겠습니다!


  • 답변이 어떠셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 :heart:를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!
  • 아래 답변은 OpenAI의 GPT-4-Turbo 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
  • 잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다. :sweat_smile:

안녕하세요! yolov5 전이학습에 대한 질문을 주셔서 감사합니다. 질문 내용을 정리해보면, 총 10개의 클래스에 대해 570,000장의 이미지로 학습을 진행하셨고, 그 중 특정 클래스의 성능이 만족스럽지 않아 해당 클래스의 데이터셋만 추가로 학습하고자 하는 상황이신 것 같습니다. 이미 학습된 모델의 가중치 파일인 best.pt를 가지고 계시며, 이를 바탕으로 특정 클래스들만 추가 학습을 진행할 때 문제가 없을지에 대해 우려하고 계십니다.

전이학습(Transfer Learning)은 기존에 학습된 모델의 가중치를 사용하여 새로운 데이터셋에 대해 학습을 가속화하거나 성능을 향상시키는 방법입니다. yolov5에서 특정 클래스에 대한 성능을 향상시키기 위해 추가 학습을 진행하는 것은 가능합니다. 다만, 몇 가지 주의사항이 있습니다:

  1. 데이터셋 준비: 추가 학습을 위해 해당 클래스의 데이터셋을 준비할 때, 기존에 학습되었던 다른 클래스의 데이터도 일부 포함시켜야 학습이 잘 이루어질 수 있습니다. 즉, 추가 학습에 사용되는 데이터셋에는 향상시키고자 하는 클래스의 이미지 뿐만 아니라, 기존 클래스의 이미지도 일정 비율로 포함되어야 합니다.

  2. 학습 설정: 추가 학습을 할 때는 학습률(Learning Rate)을 기존 학습 때보다 낮게 설정하는 것이 좋습니다. 이는 이미 어느 정도 학습된 가중치를 미세 조정하는 과정이기 때문입니다.

  3. 클래스 불균형: 특정 클래스만 추가로 학습할 경우, 클래스 간 불균형이 발생할 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 데이터셋의 클래스 비율을 조정하거나, 학습 중 클래스 가중치를 조절하는 방법을 사용할 수 있습니다.

아래는 PyTorch를 사용하여 yolov5 모델에 전이학습을 적용하는 예시 코드입니다:

import torch

# 기존에 학습된 모델 가중치 로드
model = torch.load('path/to/your/best.pt')

# 모델을 학습 모드로 설정
model.train()

# 새로운 데이터셋에 대한 DataLoader 설정
train_loader = ... # 새로운 데이터셋에 대한 DataLoader를 설정해야 합니다.

# 옵티마이저 설정 (학습률을 낮게 설정)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)

# 추가 학습을 위한 루프
for epoch in range(num_epochs):
    for images, labels in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = ... # 손실 함수를 정의하고 계산해야 합니다.
        loss.backward()
        optimizer.step()
    # 필요한 경우 검증 과정을 추가할 수 있습니다.

# 학습된 모델 저장
torch.save(model, 'path/to/your/new_best.pt')

위 코드는 yolov5 모델에 대한 전이학습을 수행하는 기본적인 틀을 제공합니다. 실제로는 데이터셋 준비, DataLoader 설정, 손실 함수 정의 등 추가적인 작업이 필요합니다.

더 자세한 정보와 yolov5 모델을 사용하는 방법에 대해서는 공식 PyTorch 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것입니다:

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 질문이나 더 자세한 도움이 필요하시면 언제든지 문의해 주세요.


  • 답변이 어떠셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 :heart:를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!
  • 아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
  • 잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다. :sweat_smile:

안녕하세요! yolov5 전이학습에 대한 질문을 주셔서 감사합니다. 질문 내용을 정리해보면, 총 10개의 클래스에 대해 570,000장의 이미지로 학습을 진행하셨고, 특정 클래스의 성능이 낮게 나와 추가적으로 해당 클래스의 데이터셋으로 학습을 진행하고 싶으신 상황이신 것 같습니다. 이미 학습된 모델의 가중치 파일(best.pt)을 가지고 계시며, 이를 바탕으로 특정 클래스들만 추가 학습을 할 때 발생할 수 있는 문제에 대해 우려하고 계신 것으로 이해했습니다.

전이학습을 진행할 때 기존에 학습된 모델의 가중치를 사용하는 것은 일반적인 접근 방법입니다. 특정 클래스의 성능을 향상시키기 위해 추가 데이터로 학습을 진행하는 것도 가능합니다. 하지만 몇 가지 주의해야 할 점이 있습니다:

  1. 클래스 불균형: 추가 학습을 진행할 때 특정 클래스에만 초점을 맞추면 다른 클래스와의 데이터 불균형이 생길 수 있습니다. 이는 모델이 특정 클래스에 과적합되어 다른 클래스의 성능이 저하될 수 있습니다.

  2. 학습 파라미터 조정: 추가 학습을 할 때 학습률(learning rate)과 같은 학습 파라미터를 조정해야 할 수 있습니다. 너무 높은 학습률은 이미 학습된 가중치를 망가뜨릴 수 있으며, 너무 낮은 학습률은 학습이 제대로 진행되지 않을 수 있습니다.

  3. 데이터셋 분할: 추가 학습을 위해 사용하는 데이터셋은 잘 분할되어야 합니다. 즉, 훈련, 검증, 테스트 데이터셋이 적절히 나누어져 있어야 합니다.

아래는 PyTorch를 사용하여 기존 모델의 가중치를 불러와 추가 학습을 진행하는 예시 코드입니다:

import torch
from torch.optim import Adam
from your_model import YourModel  # 모델 정의를 포함하고 있는 파일을 임포트하세요.

# 모델 인스턴스 생성 및 가중치 불러오기
model = YourModel(num_classes=10)  # 클래스 개수에 맞게 모델을 정의하세요.
model.load_state_dict(torch.load('path/to/best.pt'))  # 가중치 파일 경로를 지정하세요.

# 데이터셋 로드 (여기서는 예시로만 표시합니다)
train_dataset = ...  # 추가 학습을 위한 훈련 데이터셋
val_dataset = ...    # 검증 데이터셋

# 데이터 로더 설정
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=..., shuffle=True)
val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_dataset, batch_size=..., shuffle=False)

# 옵티마이저 설정
optimizer = Adam(model.parameters(), lr=1e-4)  # 학습률은 상황에 맞게 조정하세요.

# 추가 학습 진행
for epoch in range(num_epochs):
    # 훈련 루프
    for images, labels in train_loader:
        # 여기에 훈련 코드 작성
        pass

    # 검증 루프
    with torch.no_grad():
        for images, labels in val_loader:
            # 여기에 검증 코드 작성
            pass

    # 필요한 경우 모델 저장
    torch.save(model.state_dict(), 'path/to/new_best.pt')

이 코드는 단순한 예시이며, 실제 사용 시에는 데이터셋 로드, 모델 정의, 훈련 및 검증 루프 등을 상황에 맞게 수정해야 합니다.

더 자세한 정보와 예제 코드는 PyTorch 공식 문서와 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것입니다. PyTorch 튜토리얼은 다음 링크에서 확인하실 수 있습니다:

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 실제 적용 시에는 여러 자료를 참고하시고, 필요한 경우 커뮤니티에 추가적인 질문을 올리시는 것도 좋은 방법입니다. 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 문의해 주세요.


  • 답변이 어떠셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 :heart:를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!