Yolov5 성능 개선 agumentation

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인공지능 object detection을 수행하기 위해 yolov5 모델을 사용하고 있습니다. 음식 이미지 2460장에 35개 정도의 label들을 object detection하고 있습니다.
두가지 질문이 있습니다.
첫번째, mAP가 어느정도가 되어야 성능을 낸다고 할 수 있을까요?
두번째, 35개의 label에 비해 2460장이라는 데이터셋의 개수가 적어서 mAP가 0.7 정도밖에 나오지 않습니다. 따라서 이미지 agumentation을 통해 이미지를 회전하고 bounding box의 값도 수정하였습니다. 이전의 원본 데이터셋으로 학습한 best.pt 파일에 학습을 하니 mAP가 0.2 이하로 밖에 나오지 않는데agumentation한 이미지들은 어떻게 학습을 해야하는 건가요? batch는 8, epoch은 500 정도로 했으나 중간에 과대적합으로 학습이 중간에 중단되었습니다.

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  • 아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요, Hong1270님! YOLOv5를 사용하여 음식 이미지의 object detection 문제를 해결하려고 하시는 것 같습니다. 질문에 대해 정리해보면, 첫 번째로 mAP가 어느 정도가 되어야 성능이 좋다고 할 수 있는지에 대한 질문이고, 두 번째로는 데이터셋의 개수가 적어서 augmentation을 사용하여 이미지를 회전하고 bounding box 값을 수정한 후에 학습을 진행하였지만 mAP가 낮게 나오는 문제에 대한 질문입니다.

  1. mAP에 대한 질문에 대한 답변입니다. mAP는 mean Average Precision의 약자로, object detection 모델의 성능을 평가하는 지표 중 하나입니다. mAP가 높을수록 성능이 좋다고 할 수 있지만, 어느 정도의 mAP가 좋다고 할 수 있는지는 문제에 따라 다릅니다. 일반적으로 mAP가 0.5 이상이면 어느 정도 성능이 나오는 것으로 간주되지만, 이는 데이터셋의 특성과 어플리케이션의 요구 사항에 따라 달라질 수 있습니다. 따라서, mAP가 어느 정도가 되어야 성능이 좋다고 할 수 있는지는 상황에 따라 다르며, 여러 모델과 비교하여 상대적으로 높은 mAP를 가진 모델을 선택하는 것이 좋습니다.

  2. augmentation에 대한 질문에 대한 답변입니다. 데이터셋의 개수가 적어서 augmentation을 사용하여 이미지를 회전하고 bounding box 값을 수정한 후에 학습을 진행하였지만 mAP가 낮게 나오는 문제가 발생하였습니다. 이 문제를 해결하기 위해서는 다음과 같은 방법을 시도해볼 수 있습니다.

  • 데이터셋을 더 많이 확보하여 학습에 사용합니다. 데이터셋의 개수가 적을 경우, 모델이 과대적합되기 쉽습니다. 따라서, 가능한 한 많은 데이터셋을 확보하여 학습에 사용하는 것이 좋습니다.
  • augmentation 기법을 다양하게 사용합니다. 회전 외에도 다양한 augmentation 기법을 사용하여 데이터셋을 늘릴 수 있습니다. 예를 들어, 이미지의 밝기, 대비, 채도 등을 조절하거나, 노이즈를 추가하는 등의 방법을 사용할 수 있습니다.
  • 학습 파라미터를 조절합니다. batch size와 epoch 수를 조절하여 과대적합을 방지할 수 있습니다. 또한, learning rate, weight decay 등의 파라미터를 조절하여 학습의 안정성을 높일 수 있습니다.

아래는 PyTorch를 사용하여 이미지에 augmentation을 적용하는 예제 코드입니다.

import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.transforms import functional as F
from PIL import Image

# 이미지 불러오기
image = Image.open("path/to/your/image.jpg")

# Augmentation 설정
transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5),
    transforms.RandomRotation(degrees=15),
    transforms.ColorJitter(brightness=0.5, contrast=0.5, saturation=0.5, hue=0.5),
    transforms.RandomResizedCrop(size=(224, 224), scale=(0.8, 1.0), ratio=(0.75, 1.3333333333333333), interpolation=2),
])

# Augmentation 적용
augmented_image = transform(image)

YOLOv5에 대한 자세한 내용은 다음 링크를 참조하시기 바랍니다.

또한, PyTorch를 사용한 데이터셋 및 데이터 로더에 대한 자세한 내용은 다음 링크를 참조하시기 바랍니다.

제가 제시한 해결책이 반드시 정답은 아닐 수 있으니, 다양한 방법을 시도해보시면서 문제를 해결해보시기 바랍니다. 추가적인 질문이나 도움이 필요하시면 언제든지 문의해주세요. 화이팅입니다!

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  • 아래 답변은 OpenAI의 GPT-3.5(ChatGPT) 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요, Hong1270님. YOLOv5 모델을 사용하여 object detection을 수행하고 계시다는 것을 알았습니다. 데이터셋이 적어서 mAP가 0.7 이하로 나오는 문제와 이미지 augmentation을 통해 성능을 개선하려고 하시는 것 같습니다.

먼저, mAP가 어느 정도가 되어야 성능을 낸다고 할 수 있는지에 대해서는 일반적인 기준이 없습니다. 하지만, 일반적으로 mAP가 높을수록 더 좋은 성능을 보이는 것이므로 최대한 높은 mAP를 얻기 위해 노력하는 것이 좋습니다.

두 번째, 데이터셋이 적은 경우에는 이미지 augmentation을 통해 데이터셋을 증강시키는 것이 좋습니다. 하지만, augmentation을 적용한 이미지들은 원본 이미지와 다르기 때문에 학습 방법을 조정해야 합니다. 예를 들어, augmentation된 이미지들은 원본 이미지와 다른 특징을 가지므로 학습률을 더 높게 설정하거나 더 많은 epoch로 학습을 진행해야 할 수도 있습니다.

과대적합이 발생하는 경우에는 regularization 기법을 사용하여 해결할 수 있습니다. 예를 들어, L1, L2 regularization, dropout, early stopping 등을 사용할 수 있습니다.

아래는 PyTorch에서 이미지 augmentation을 적용하는 방법입니다.

import torchvision.transforms as transforms

# 이미지 augmentation을 위한 transform 정의
transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5), # 50% 확률로 좌우 반전
    transforms.RandomRotation(degrees=10), # 10도 범위 내에서 랜덤하게 회전
    transforms.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2, saturation=0.2, hue=0.2), # 색상 조정
    transforms.RandomResizedCrop(size=(416, 416), scale=(0.8, 1.0)), # 랜덤하게 crop
    transforms.ToTensor(), # tensor로 변환
])

# 데이터셋에 transform 적용
dataset = CustomDataset(root_dir='data', transform=transform)

더 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서의 이미지 변환(transforms) 부분을 참고하시면 도움이 될 것입니다.

참고: Transforming and augmenting images — Torchvision 0.15 documentation

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