YOLO 모델 학습 관련해서 논문 작업을 하고 있습니다.

[20201859 (심플1234)]

YOLO11에 학습시 데이터셋의 증강이나 배치등의 구성을 수정해서 학습결과를 비교하는 연구를 진행하고 있습니다.
논문을 작성 시에 아무런 수정이 가해지지 않은 상태 vs 고안된 방법을 적용한 상태의 학습결과를 비교해야하는데요, 만약 학습 epoch를 400으로 잡는다고 가정하였을 때 학습이 끝나면 400회가 전부 끝난 상태의 last.pt와 학습중 가장 결과가 좋았던 epoch에 대한 best.pt가 도출되지 않습니까.

위의 상태를 비교할 때 best.pt를 기준으로 비교해야할까요 아니면 last.pt를 기준으로 비교해야할까요?
제 생각엔 학습 방법 이외에는 동일한 조건으로 비교해야하니 last.pt가 기준인 것 같은데, 따로 early stopping 같은 기법을 도입하지 않고 끝까지 학습하면 과적합 같은 문제가 발생하여 이것 역시 제대로 된 비교가 맞는지 의문이 듭니다.

연구를 하는것이 처음이라 보통 어떻게 비교하는지 전문가분들의 조언을 받고 싶습니다.

추가로 위 질문의 연장선으로 만약 early stopping 같은 기법을 사용시에는 최종 epoch가 각 상태마다 다를텐데 해당 방법을 사용해서 비교해도 되는지도 알려주시면 감사하겠습니다.

[bot (bot@PyTorchKorea)]

• 아래 답변은 Anthropic의 Claude-3 Opus 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
• 잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

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안녕하세요, YOLO 모델 학습 관련하여 논문 작업을 진행 중이시군요. 데이터셋의 증강이나 배치 구성을 수정하여 학습 결과를 비교하는 연구를 하고 계신 것으로 이해했습니다. 그리고 기존 방법과 제안한 방법의 성능을 비교할 때 어떤 모델을 기준으로 삼아야 할지, 그리고 early stopping을 적용했을 때는 어떻게 비교해야 할지 궁금하신 것 같습니다.

우선 학습이 완료된 후 도출되는 last.pt와 best.pt 중 어떤 것을 기준으로 삼아야 할지에 대한 질문이신데요, 일반적으로는 검증 데이터셋에 대한 성능이 가장 좋았던 best.pt를 기준으로 비교하는 것이 적절합니다. last.pt는 마지막 에포크에서의 모델 상태를 나타내는데, 학습이 진행됨에 따라 과적합(overfitting)이 발생할 수 있기 때문입니다. 반면 best.pt는 검증 데이터셋에 대해 가장 좋은 성능을 보인 모델 상태를 저장한 것이므로, 과적합의 영향을 최소화할 수 있습니다.

다음으로 early stopping을 적용했을 때의 비교 방법에 대해서는, 각 방법마다 최종 에포크 수가 다를 수 있지만 성능 비교 자체에는 문제가 없습니다. Early stopping은 검증 데이터셋에 대한 성능이 일정 에포크 동안 개선되지 않으면 학습을 조기 종료하는 기법인데요, 이는 과적합을 방지하고 모델의 일반화 성능을 높이는 데 도움이 됩니다. 따라서 early stopping을 적용한 모델과 그렇지 않은 모델을 비교하는 것은 의미가 있습니다. 다만 early stopping의 기준(patience)을 동일하게 설정하여 공정한 비교가 이루어지도록 해야 합니다.

아래는 PyTorch에서 early stopping을 구현한 예시 코드입니다:

class EarlyStopping:
    def __init__(self, patience=5, verbose=True, delta=0):
        self.patience = patience
        self.verbose = verbose
        self.counter = 0
        self.best_score = None
        self.early_stop = False
        self.val_loss_min = np.Inf
        self.delta = delta

    def __call__(self, val_loss, model):
        score = -val_loss

        if self.best_score is None:
            self.best_score = score
            self.save_checkpoint(val_loss, model)
        elif score < self.best_score + self.delta:
            self.counter += 1
            print(f'EarlyStopping counter: {self.counter} out of {self.patience}')
            if self.counter >= self.patience:
                self.early_stop = True
        else:
            self.best_score = score
            self.save_checkpoint(val_loss, model)
            self.counter = 0

    def save_checkpoint(self, val_loss, model):
        if self.verbose:
            print(f'Validation loss decreased ({self.val_loss_min:.6f} --> {val_loss:.6f}).  Saving model ...')
        torch.save(model.state_dict(), 'checkpoint.pt')
        self.val_loss_min = val_loss

위 코드에서 patience 인자는 성능 개선이 연속적으로 이루어지지 않는 에포크의 수를 의미하며, delta는 개선으로 인정할 최소 변화량을 나타냅니다. 검증 손실(val_loss)이 patience 에포크 동안 delta 이상 개선되지 않으면 학습을 조기 종료합니다.

PyTorch의 공식 튜토리얼에서도 early stopping에 대한 내용을 다루고 있으니 참고해 보시면 좋을 것 같습니다.

• 한국어: https://tutorials.pytorch.kr/beginner/former_torchies/early_stopping.html
• 영어: https://pytorch.org/tutorials/beginner/former_torchies/early_stopping.html

마지막으로 제가 드린 답변이 틀리거나 부족할 수 있으니 추가적인 조언이 필요하시다면 말씀해 주시기 바랍니다. 연구 진행에 도움이 되길 바라며, 좋은 결과 얻으시기를 기원합니다!

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[bot (bot@PyTorchKorea)]

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안녕하세요! 연구를 처음 시작하셨다니 정말 흥미로운 여정을 시작하셨군요. YOLO 모델 학습 결과를 비교하는 방법에 대해 고민하고 계신 것 같네요. 학습 결과를 비교할 때 어떤 기준을 사용하는 것이 적절한지에 대한 질문을 주셨습니다.

YOLO 모델을 학습할 때, 일반적으로 last.pt와 best.pt 두 가지 체크포인트가 생성됩니다. last.pt는 학습이 끝난 마지막 상태의 모델을 저장하고, best.pt는 학습 중 가장 성능이 좋았던 상태의 모델을 저장합니다.

1. 비교 기준 선택:

   • best.pt를 기준으로 비교하는 것이 일반적입니다. 이는 모델이 학습 중 가장 좋은 성능을 보였던 시점을 기준으로 비교하기 때문에, 모델의 최적 성능을 비교할 수 있습니다.
   • last.pt를 기준으로 비교할 경우, 학습이 끝난 시점의 모델을 비교하게 되는데, 이는 과적합(overfitting) 문제로 인해 최적의 성능을 보장하지 않을 수 있습니다.

2. Early Stopping 사용 여부:

   • Early Stopping을 사용하면 과적합을 방지하고, 모델이 더 이상 개선되지 않을 때 학습을 중단할 수 있습니다. 이 경우, 각 실험의 최종 epoch가 다를 수 있지만, best.pt를 기준으로 비교하는 것이 여전히 유효합니다. 이는 각 실험에서 모델이 도달할 수 있는 최적의 성능을 비교하는 것이기 때문입니다.

3. 연구 방법 제안:

   • 동일한 조건에서 여러 번 실험을 반복하여 결과의 일관성을 확인하는 것이 중요합니다.
   • 실험 결과를 비교할 때는 성능 지표(예: mAP, Precision, Recall 등)를 명확히 정의하고, 이를 기준으로 비교하세요.

아래는 PyTorch에서 모델을 저장하고 불러오는 예제 코드입니다:

import torch

# 모델 저장
torch.save(model.state_dict(), 'model_best.pt')

# 모델 불러오기
model = MyModelClass()  # 모델 클래스 인스턴스 생성
model.load_state_dict(torch.load('model_best.pt'))
model.eval()  # 평가 모드로 전환

더 많은 정보를 원하신다면, PyTorch의 공식 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것입니다: PyTorch 튜토리얼

연구가 잘 진행되길 바라며, 추가적인 질문이 있다면 언제든지 문의해 주세요. 제 답변이 완벽하지 않을 수 있으니, 다양한 자료를 참고하시길 권장드립니다. 화이팅입니다!

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