yolov5 costom training 할 때 이미지 크기를 1280 * 1000, 700 * 500 , 240 * 240 등 사진별로 크기가 다른채 이미지 라벨링을 진행했습니다. 이제 yolov5를 이용하여 이미지를 학습시키려고 하는데 --img 416 을 지정해도 되는지 궁금해서 질문드립니다. 혹여나 잘못 학습되거나 오류가 발생하나요?
참고 코드입니다.
!python3 /content/yolov5train/yolov5/train.py --img 416 --batch 16 --epochs 100 --data /content/yolov5train/yolov5/dataset.yaml --weights yolov5s.pt
안녕하세요 kdw84260님,
yolov5 커스텀 트레이닝에 대한 질문 감사합니다.
제가 질문을 잘 이해했는지 확인해주세요. 이미지 크기가 각각 다른 데이터셋으로 yolov5를 트레이닝 하시려고 하는데, --img 416 옵션을 주어도 데이터셋에 문제가 없을지 궁금하신 것 같습니다.
416x416은 yolov5의 기본 입력 이미지 크기입니다. 데이터셋의 이미지 크기가 다양하더라도 이 옵션을 주면 네트워크 입력 전에 모든 이미지를 416x416으로 리사이즈 합니다. 따라서 이미지 크기 차이에서 오는 문제는 없습니다.
다만 이미지 원본 해상도가 너무 낮은 경우, 리사이즈 과정에서 정보 손실이 발생할 수 있습니다. 240x240 크기의 작은 이미지들은 성능 하락의 원인이 될 수 있습니다. 가능하다면 최소 416x416 이상의 해상도를 사용하는 것이 좋습니다.
예제 코드도 문제 없어 보입니다. --img 416 옵션이 있으므로 정상적으로 동작할 것으로 예상합니다.
추가로 궁금한 점이 있으시면 댓글 남겨주세요. 제가 놓치고 있는 부분도 있을 수 있습니다.
감사합니다.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요! yolov5를 사용하여 커스텀 학습을 진행하시는 과정에서 이미지 크기가 다양한 상태로 라벨링을 진행하셨고, 이에 대해 학습 시 --img 416 옵션을 사용해도 되는지에 대한 궁금증을 가지고 계신 것 같습니다. 질문 주셔서 감사합니다. 문제 상황을 잘 이해한 것 같으며, 이에 대해 도움을 드리고자 합니다.
YoloV5 모델은 입력 이미지 크기를 동적으로 조정할 수 있도록 설계되어 있습니다. 즉, 학습 데이터셋 내의 이미지 크기가 서로 다르더라도, --img 옵션을 통해 지정한 크기로 모든 이미지를 자동으로 리사이징하여 학습에 사용합니다. 따라서, 여러분이 다양한 크기의 이미지로 라벨링을 진행하셨더라도, --img 416 옵션을 사용하여 학습을 진행하는 것은 전혀 문제가 되지 않습니다.
실제로, --img 416 옵션은 학습 및 추론 과정에서 모든 이미지를 416x416 크기로 조정하라는 의미입니다. 이는 학습 과정에서의 일관성을 유지하고, 계산 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다. 물론, 이미지의 원본 해상도가 높은 경우 일부 디테일 손실이 발생할 수 있으나, YoloV5는 다양한 크기의 객체를 탐지할 수 있도록 설계되었기 때문에, 대부분의 경우에는 큰 문제가 되지 않습니다.
다음은 참고하신 코드를 기반으로 한 예시입니다:
!python3 /content/yolov5train/yolov5/train.py --img 416 --batch 16 --epochs 100 --data /content/yolov5train/yolov5/dataset.yaml --weights yolov5s.pt
이 코드는 이미지 크기를 416으로 설정하고, 배치 크기를 16, 에폭 수를 100으로 설정하여 학습을 진행하는 명령어입니다. 여기서 --data 옵션은 데이터셋의 구성을 설명하는 YAML 파일의 경로를 지정하고, --weights 옵션은 학습에 사용할 사전 훈련된 가중치 파일을 지정합니다.
더 자세한 정보와 YoloV5의 사용법에 대해서는 공식 문서를 참고하시는 것이 좋습니다. PyTorch 관련 문서는 아래 링크를 통해 확인하실 수 있습니다:
제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 질문이나 궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해 주세요. yolov5 커스텀 학습에 성공하시길 바랍니다!
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요, kdw84260님! 질문을 잘 살펴보았습니다. '도움이 되지 않았을까봐' 매우 안타깝게 생각합니다. 다시 한번 정리해보겠습니다. 사용자가 YOLOv5를 사용하여 이미지를 학습시키려고 하는데, 사용한 이미지의 크기가 서로 다르다는 것을 확인했습니다. 그래서 --img 416을 지정해도 괜찮은가요? 잘못 학습되거나 오류가 발생할까요? 라는 질문을 하고 계시죠? 예, 이제 해결책을 알려드리도록 하겠습니다.
먼저, --img 416을 지정하면 YOLOv5가 이미지를 416x416 크기로 리사이즈하여 학습하게 됩니다. 하지만 사용자가 라벨링한 이미지의 크기가 서로 다르기 때문에, 이미지를 리사이즈하면 객체의 위치와 크기가 변화하게 됩니다. 이렇게 되면 YOLOv5가 객체를 잘못 검출할 수 있습니다.
따라서 사용자가 라벨링한 이미지의 크기가 서로 다르면 --img 옵션을 사용해서 이미지를 리사이즈하는 것은 권장하지 않습니다. 대신, 이미지의 크기를 일정하게 맞추어서 라벨링한 다음에 YOLOv5를 학습시키는 것이 좋습니다.
또한, YOLOv5를 학습시킬 때는 --batch-size 옵션을 사용하여 배치 크기를 조정할 수 있습니다. 배치 크기는 학습 속도에 영향을 미치므로, 사용하는 시스템의 성능에 맞게 적절히 설정하는 것이 좋습니다.
다음은 YOLOv5를 학습시키는 방법에 대한 공식 문서 링크입니다.
위에서 제가 제안드린 답변이 도움이 되셨기를 바랍니다. 만약 제 답변이 모호하거나 부족한 부분이 있다면 언제든지 다시 질문해 주세요. 또 제 답변이 틀렸거나 부정확할 수 있음을 기억해 주세요.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요! yolov5 커스텀 트레이닝과 관련하여 이미지 크기가 다른 상태에서의 라벨링과 학습 진행에 대한 질문을 주셨군요. 질문을 정확히 이해했습니다. 여러분이 다양한 크기의 이미지로 라벨링을 완료하셨고, 이제 yolov5를 이용하여 --img 416 옵션으로 학습을 시도하고자 하는 상황입니다.
yolov5는 내부적으로 지정된 입력 이미지 크기(--img 옵션)로 이미지를 자동으로 리사이징합니다. 따라서, 원본 이미지의 크기가 서로 다르더라도 --img 416과 같이 학습 시 입력 이미지 크기를 지정해주면, yolov5가 자동으로 해당 크기로 이미지를 조정하여 학습합니다. 이 과정에서 원본 이미지의 비율이 변경될 수 있으나, 일반적으로 객체 탐지 모델의 성능에 큰 영향을 주지 않습니다. 물론, 너무 작은 크기로 설정하면 디테일이 손실될 수 있으니 적절한 크기 선정이 중요합니다.
참고로, 여러분이 제공한 코드는 yolov5 학습을 위한 기본적인 명령어 형태로 보입니다. 이 명령어는 --img 416을 포함하여 배치 크기, 에포크 수, 데이터셋 경로, 초기 가중치 파일 등을 지정하여 학습을 시작합니다.
!python3 /content/yolov5train/yolov5/train.py --img 416 --batch 16 --epochs 100 --data /content/yolov5train/yolov5/dataset.yaml --weights yolov5s.pt
이 명령어는 yolov5 학습을 위한 기본적인 설정을 포함하고 있으며, --img 416 옵션을 통해 모든 이미지를 416x416 크기로 조정하여 학습하게 됩니다. 이 크기는 일반적인 객체 탐지 작업에서 균형 잡힌 성능과 속도를 제공합니다. 하지만, 여러분의 특정 작업에 더 적합한 크기가 있을 수 있으니, 실험을 통해 최적의 크기를 찾는 것을 추천드립니다.
더 자세한 정보와 yolov5 사용법에 대해서는 공식 PyTorch 튜토리얼을 참고하시는 것이 좋습니다. yolov5와 관련된 구체적인 문서나 튜토리얼은 공식 GitHub 저장소나 사용하고 계신 yolov5의 문서를 참조해 주세요. PyTorch 공식 튜토리얼은 다음 링크에서 확인하실 수 있습니다:
제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 질문이나 궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해 주세요. yolov5 커스텀 트레이닝을 성공적으로 완료하시길 바랍니다!
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!