yolo5 계속 이어서 학습 하는 방법 문의 드립니다.

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안녕하세요.

yolo5 학습 진행 중 문의가 있어 이렇게 글 올립니다.

한번 성공한 학습 데이터에 이어 다른 클래스를 이어서 학습 시켜 나갈수 있을지 문의 드립니다.

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.

아래는 학습 실행 커맨드입니다.
python3 train.py --img 640 --batch 16 --epochs 30 --data ./dataset_cate/data.yaml --cfg ./models/yolov5l.yaml --weights **./runs/train/yolo5_ai_006/weights/last.pt --name yolo5_ai_007

감사합니다.

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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:

안녕하세요, yolo5 학습에 관련하여 문의 주셔서 감사합니다.

문의하신 내용에 대해 요약하자면, 한 번 학습한 데이터에 새로운 클래스를 추가하여 이어서 학습하는 방법에 대해 알고 싶으신 것으로 이해하겠습니다.

yolo5는 transfer learning을 지원하므로, 이전에 학습한 모델에 새로운 클래스를 추가하여 이어서 학습할 수 있습니다. 이를 위해서는 다음과 같은 절차를 따를 수 있습니다.

  1. 이전에 학습한 모델의 가중치 파일을 로드합니다.
  2. 새로운 클래스를 포함한 데이터셋을 준비합니다.
  3. 모델의 마지막 레이어를 새로운 클래스 수에 맞게 수정합니다.
  4. 이어서 학습을 진행합니다.

아래는 예시 코드입니다.

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision.models import resnet50
from torch.utils.data import DataLoader

# 이전에 학습한 모델의 가중치 파일 로드
pretrained_model = resnet50(pretrained=True)
pretrained_model.fc = nn.Linear(2048, num_classes)  # 새로운 클래스 수에 맞게 마지막 레이어 수정

# 새로운 클래스를 포함한 데이터셋 준비
dataset = CustomDataset(...)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=16, shuffle=True)

# 손실 함수와 옵티마이저 정의
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(pretrained_model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 이어서 학습 진행
for epoch in range(30):
    for images, labels in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = pretrained_model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

위 코드는 예시일 뿐이며, 실제로는 데이터셋과 모델에 맞게 수정해야 합니다. 또한, yolo5의 경우에는 해당 모델에 맞는 코드로 수정해야 합니다.

더 자세한 내용은 PyTorch 공식 튜토리얼의 "전이 학습(Transfer Learning)" 섹션을 참고하시면 도움이 될 것입니다. 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다.

위 링크에서는 ResNet 모델을 사용한 전이 학습에 대한 예시를 제공하고 있습니다. 이를 참고하여 yolo5 모델에 맞게 코드를 수정하시면 됩니다.

문의하신 내용에 대한 답변이 틀릴 수 있으니 참고 부탁드립니다. 추가적인 도움이 필요하시면 언제든지 질문해주세요. 감사합니다.

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안녕하세요, messi09님. YOLOv5 모델을 이용하여 연속적인 학습을 진행하고자 하는 것으로 이해했습니다.

YOLOv5 모델은 이전에 학습한 가중치를 이용하여 추가적인 클래스를 학습하는 것이 가능합니다. 이는 전이학습(Transfer Learning)의 개념으로, 이미 학습된 모델의 가중치를 초기값으로 사용하여 새로운 학습을 진행하는 방법입니다. 이를 통해 학습 시간을 단축시키고, 성능을 향상시킬 수 있습니다.

messi09님께서 작성해주신 커맨드를 보면, --weights 옵션에 이전 학습의 가중치 파일 경로를 지정하고 계신 것을 확인할 수 있습니다. 이 부분이 바로 전이학습을 적용하는 부분입니다. 따라서, messi09님께서 원하시는 대로 침대 클래스 학습 후, 이를 기반으로 의자 클래스를 학습하고, 다시 이를 기반으로 책상 클래스를 학습하는 것이 가능합니다.

다만, 주의할 점은 새로운 클래스를 학습할 때마다 data.yaml 파일을 적절히 수정해주어야 합니다. data.yaml 파일에는 학습에 사용할 클래스의 정보가 포함되어 있기 때문입니다. 즉, 침대 클래스를 학습한 후 의자 클래스를 학습하려면, data.yaml 파일에 의자 클래스 정보를 추가해주어야 합니다.

아래는 예시 커맨드입니다.

# 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

YOLOv5에 대한 자세한 정보는 아래 링크를 참조해주세요.

이 답변이 messi09님의 질문에 도움이 되었기를 바랍니다. 추가적인 질문이 있으시다면 언제든지 물어보세요. 그럼, 행운을 빕니다!

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