yolov5 모델을 학습하는데 anchor_t =4 로 defalut로 설정되있던데
이것을 anchor_t=8 정도로 수정해서 학습하면 어떤차이가 있습니까?
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yolov5 모델에서 anchor_t는 anchor box의 개수를 의미합니다. anchor box는 object detection에서 bounding box를 예측하는데 사용되는 사전 정의된 박스입니다. anchor_t=4는 yolov5 모델에서 사용되는 anchor box의 개수를 의미하며, anchor_t=8로 수정하면 anchor box의 개수가 두 배가 됩니다.
anchor box의 개수가 많을수록 모델은 더 다양한 크기와 비율의 객체를 탐지할 수 있습니다. 그러나 anchor box의 개수가 많을수록 모델의 학습 시간이 증가하고, 더 많은 메모리가 필요합니다. 따라서, anchor box의 개수를 늘리는 것은 모델의 성능을 향상시키지만, 학습 시간과 메모리 사용량을 증가시키는 단점이 있습니다.
따라서, anchor_t=8로 수정하면 모델의 성능이 향상될 가능성이 있지만, 학습 시간과 메모리 사용량이 증가할 수 있습니다. 이러한 trade-off를 고려하여 적절한 anchor box의 개수를 선택해야 합니다.
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...
# https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/c3c130416323f3766d4abe95c2ff88bc9e2264dd/utils/loss.py#L177
# t: 오브젝트
r = t[..., 4:6] / anchors[:, None] # wh ratio
j = torch.max(r, 1 / r).max(2)[0] < self.hyp['anchor_t'] # compare
...
타겟 생성시에 사용되는데
앵커와 오브젝트 박스의 가로, 세로 크기를 비교해서
그 비율이 anchor_t 이내로 들어가는 앵커만 오브젝트와 짝지어서 loss가 계산됩니다.
짧게 말씀드리면 오브젝트에 비슷한 크기의 앵커를 찾아주기위한 threshold입니다.
anchor_t = 4 라면 앵커의 가로, 세로가 모두 오브젝트의 가로, 세로의 25% ~ 400% 수준인 경우만
loss 계산에 반영합니다.
anchor_t = 8이 된다면 오브젝트는 크기 차이가 더 큰, 다양한 앵커와도 매칭이 됩니다.
성능은 학습시켜봐야 알겠지만 앵커의 역할이 오브젝트의 바운딩 박스의 템플릿을 제공해주는 것인데
그 범위가 너무 넓어지면 앵커가 제대로 역할을 할까 싶습니다. 더 나빠지지 않을까 싶네요.
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YOLOv5에서 anchor_t는 anchor threshold를 의미하며, 이 값은 positive와 negative anchor를 구분하는 데 사용됩니다. 기본적으로 anchor_t=4로 설정되어 있습니다.
anchor_t 값을 높게 설정하면(예: 8), positive anchor로 간주되는 anchor와 ground truth bounding box 사이의 IoU(Intersection over Union) 임계값이 높아집니다. 이는 학습 과정에서 더 정확한 anchor와 ground truth bounding box 사이의 일치를 요구하게 됩니다.
anchor_t 값을 높게 설정할 경우, 다음과 같은 차이점이 있을 수 있습니다:
- 학습 과정에서 positive와 negative anchor 사이의 구분이 더 명확해집니다. 이로 인해 모델이 더 정확한 예측을 수행할 수 있게 됩니다.
- 그러나, 너무 높은 임계값은 일부 ground truth bounding box에 대해 적절한 anchor를 찾지 못할 수 있습니다. 이 경우 학습이 더 어려워지고, 모델 성능이 저하될 수 있습니다.
따라서, anchor_t 값을 변경하여 학습을 진행할 때는 적절한 값을 찾기 위해 여러 실험을 수행하는 것이 좋습니다. 이를 통해 모델 성능에 미치는 영향을 확인하고 최적의 값을 선택할 수 있습니다.
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anchor_t는 YOLOv5에서 객체 탐지에 사용되는 anchor box의 임계값을 나타냅니다. 이 값은 anchor box와 ground truth box 사이의 IoU(Intersection over Union) 값에 영향을 줍니다.
anchor_t 값을 높게 설정하면(예: 8), 학습 중에 anchor box와 ground truth box 사이의 IoU 값이 더 높아야 positive sample로 간주됩니다. 이는 학습 과정에서 더 정확한 객체 탐지를 요구하게 되며, 이로 인해 학습이 더 어려워질 수 있습니다. 그러나, 이는 더 정확한 객체 탐지를 목표로 하는 경우에 도움이 될 수 있습니다.
반면에, anchor_t 값을 낮게 설정하면(예: 4), 학습 중에 anchor box와 ground truth box 사이의 IoU 값이 낮아도 positive sample로 간주됩니다. 이는 학습이 더 쉬워지지만, 정확도가 떨어질 수 있습니다.
따라서, anchor_t 값을 변경하여 학습하면 모델의 정확도와 학습 난이도 사이의 균형을 조절할 수 있습니다. anchor_t=8로 설정하면 더 정확한 객체 탐지를 목표로 하지만, 학습이 더 어려워질 수 있습니다. 실험을 통해 최적의 anchor_t 값을 찾는 것이 좋습니다.
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anchor_t는 YOLOv5에서 objectness threshold를 나타냅니다. 이 값은 모델이 anchor box와 ground truth box 사이의 IoU(Intersection over Union)를 계산할 때 사용되며, 이 값이 높을수록 더 정확한 예측을 기대할 수 있습니다.
anchor_t 값을 4에서 8로 변경하면, 모델은 IoU가 더 높은 anchor box를 선택하게 됩니다. 이는 더 정확한 예측을 할 수 있게 도와주지만, 동시에 학습 속도가 느려질 수 있습니다. 또한, 높은 IoU 임계값은 일부 작은 물체를 감지하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
따라서, anchor_t 값을 변경하여 학습하면 다음과 같은 차이점이 있습니다:
- 더 높은 정확도를 얻을 수 있지만,
- 학습 속도가 느려질 수 있으며,
- 일부 작은 물체 감지에 어려움이 있을 수 있습니다.
실제로 얼마나 영향을 미치는지 확인하려면, 두 가지 설정을 사용하여 모델을 학습하고 결과를 비교해 보는 것이 좋습니다. 이를 통해 문제에 가장 적합한 anchor_t 값을 선택할 수 있습니다.
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