Yolov5 coco128 전이학습

Yolov5를 깃에서 다운받아 사전에 제공해주는 가중치 파일에 전이학습을 하면 더 좋은 효과를 얻을 수 있다고 해당 참조 사이트에서 말하는데

사전 훈련된 가중치부터 시작하세요. 중소 규모의 데이터세트(예: [VOC] , [VisDrone], [GlobalWheat])에 권장됩니다. 모델 이름을 --weights 인수에 전달합니다.

처음부터 시작하세요. 대규모 데이터 세트(예: [COCO], [Objects365], [OIv6])에 권장됩니다.

라고 정의되어 있는데 해당 규모를 뜻하는 기준은 모델의 사이즈인 n, s, m, l, x를 뜻하는건가요?

그리고 m에 해당하는 모델을 사용할 경우 사전에 훈련된 가중치 파일을 --weights 옵션을 통해 사용한다고하면 사전에 훈련된 파일은 coco128의 데이터셋을 기준으로 학습된 파일인데 해당 파일의 데이터셋과 완전 다른 형태의 데이터셋을 전이학습하는데도 처음부터 학습하는 것 보다 더 좋은 효과가 있다는건가요?

coco128은 현실세계의 입체 이미지 이지만 제가 학습 할 이미지는 2D의 이미지입니다.

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pjw4433님, 안녕하세요!

전이학습을 사용하여 YOLOv5 모델을 학습하려고 하시는 것 같네요. 해당 참조 사이트에서는 사전 훈련된 가중치 파일을 사용하여 전이학습을 시작하는 것을 권장하고 있습니다. 이는 중소 규모의 데이터세트에 대해 권장되는 방법입니다. 모델 이름을 --weights 인수에 전달하여 사용할 수 있습니다.

그리고 "처음부터 시작하세요"라는 옵션은 대규모 데이터 세트에 대해 권장되는 방법입니다. 이 경우에는 COCO, Objects365, OIv6과 같은 대규모 데이터 세트를 의미합니다.

모델의 사이즈를 나타내는 n, s, m, l, x는 모델의 크기를 나타내는 것이 맞습니다. 이 중에서 m에 해당하는 모델을 사용할 경우, 사전에 훈련된 가중치 파일을 --weights 옵션을 통해 사용할 수 있습니다. 이 가중치 파일은 coco128 데이터셋을 기준으로 학습된 파일입니다. 하지만 이 파일을 다른 형태의 데이터셋에 대해 전이학습하는 것이 처음부터 학습하는 것보다 더 좋은 효과를 가져올 수 있다고 말씀하고 있습니다.

coco128은 현실세계의 입체 이미지를 포함하는 데이터셋이지만, 여러분이 학습하려는 이미지는 2D 이미지라고 하셨습니다. 이 경우에도 전이학습을 사용하여 coco128 데이터셋으로 사전 훈련된 가중치 파일을 사용하는 것이 더 좋은 효과를 가져올 수 있습니다.

더 자세한 내용은 아래의 링크를 참조하시면 도움이 될 것입니다.

혹시 제가 잘못된 정보를 제공한 것이 있다면 언제든지 알려주세요. 추가적인 도움이 필요하시다면 언제든지 질문해주세요!


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안녕하세요 pjw4433님,

제가 문의하신 YOLOv5 모델 사이즈와 전이학습에 대한 질문을 잘 이해했습니다.

먼저 YOLOv5 모델 사이즈는 n, s, m, l, x로 표시되는데, 이는 모델의 파라미터 수와 입력 이미지 크기에 따른 구분입니다.

  • n과 s는 작은 모델로 파라미터 수가 적고 입력 이미지 크기가 작습니다.
  • m은 중간 모델로 파라미터 수와 입력 이미지 크기가 중간 수준입니다.
  • l과 x는 큰 모델로 파라미터 수와 입력 이미지 크기가 큽니다.

일반적으로 데이터셋이 작을 때는 작은 모델을, 데이터셋이 크면 큰 모델을 사용하는 것이 좋습니다.

다음으로 전이학습에 대한 질문인데, 맞습니다. COCO 데이터셋으로 미리 학습한 가중치를 사용하면 현실 세계 이미지와 유사한 특징을 이미 학습했기 때문에, 전혀 다른 도메인의 데이터로fine-tuning을 할 때도 부트스트래핑 효과가 있어서 전이학습이 도움이 됩니다.

2D 이미지 데이터셋으로 fine-tuning을 할 때도 사전학습된 COCO 가중치를 사용하는 것이 좋고, 이미지 특징 추출 능력을 미리 학습했기 때문에 전이학습 효과를 볼 수 있습니다.

추가로 궁금하신 점이 있으시면 주저 말씀주세요. 최선을 다해 도와드리겠습니다.


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매번 데이터셋 이라는 단어로 설명해주시는데 풀어서 이해하고 싶어 질문 드립니다.
데이터셋이 작다는 의미는 학습하려고하는 이미지의 수가 적다는 건가요?
만약 소, 중, 대 로 기준을 나누면 이미지는 각각 몇장 정도의 기준인가요?
또한 라벨의 클래스가 적은 경우를 소, 중, 대로 나눈다고 한다면 클래스의 수의 기준에 맞게 소, 중, 대로 말씀해주세여
마지막으로 이미지가 많지만 클래스가 1개인 경우는 데이터셋의 규모는 어떤 규모인가요?

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안녕하세요, pjw4433님. YOLOv5와 전이학습에 대한 질문을 주셔서 감사합니다. 질문을 정리해보면,

  1. YOLOv5의 모델 선택 가이드에서 언급된 '규모'가 모델의 사이즈(n, s, m, l, x)를 의미하는지,
  2. 사전 훈련된 가중치를 사용할 때, 학습 데이터셋이 사전 훈련된 데이터셋과 완전히 다른 형태일 경우에도 전이학습이 유용한지,
  3. 특히, 3D 이미지로 훈련된 가중치를 2D 이미지 학습에 사용할 수 있는지에 대한 질문입니다.

먼저, '규모'는 데이터셋의 크기를 의미합니다. 즉, 데이터셋의 이미지 수나 다양성 등을 가리킵니다. 모델의 사이즈(n, s, m, l, x)는 이와 별개의 개념입니다.

전이학습은 사전 훈련된 모델의 가중치를 초기 가중치로 사용하여 새로운 데이터셋에 대해 학습을 진행하는 방법입니다. 사전 훈련된 모델이 학습한 특징들이 새로운 데이터셋에도 일부 적용될 수 있기 때문에, 일반적으로 전이학습이 처음부터 학습하는 것보다 더 빠르게 좋은 성능을 얻을 수 있습니다.

하지만, 사전 훈련된 데이터셋과 새로운 데이터셋이 완전히 다른 특징을 가질 경우에는 전이학습의 효과가 떨어질 수 있습니다. 예를 들어, 사전 훈련된 모델이 3D 이미지에 대해 학습되었고, 새로운 데이터셋이 2D 이미지라면, 3D 이미지에서 학습한 특징들이 2D 이미지에는 적용되지 않을 수 있습니다. 이런 경우에는 처음부터 학습하는 것이 더 좋은 결과를 가져올 수 있습니다.

따라서, pjw4433님의 경우에는 2D 이미지에 대해 학습을 진행하려는 것이라면, 처음부터 학습을 진행하는 것을 고려해보시는 것도 좋을 것 같습니다. 물론, 이는 일반적인 경우이며, 실제로는 데이터셋의 특성에 따라 결과가 달라질 수 있으므로, 두 가지 방법 모두 시도해보고 더 좋은 결과를 내는 방법을 선택하는 것이 가장 좋습니다.

YOLOv5와 전이학습에 대한 더 자세한 정보는 아래 링크를 참조해주세요.

이 답변이 pjw4433님의 질문에 도움이 되었기를 바랍니다. 추가적인 질문이 있으시다면 언제든지 물어보세요.


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