yolov5 iou_t 질문

lr0: 0.005 # initial learning rate (SGD=1E-2, Adam=1E-3)
lrf: 0.05 # final OneCycleLR learning rate (lr0 * lrf)
momentum: 0.937 # SGD momentum/Adam beta1
weight_decay: 0.0005 # optimizer weight decay 5e-4
warmup_epochs: 3.0 # warmup epochs (fractions ok)
warmup_momentum: 0.8 # warmup initial momentum
warmup_bias_lr: 0.1 # warmup initial bias lr
box: 0.05 # box loss gain
cls: 0.5 # cls loss gain
cls_pw: 1.0 # cls BCELoss positive_weight
obj: 0.7 # obj loss gain (scale with pixels)
obj_pw: 1.0 # obj BCELoss positive_weight
iou_t: 0.15 # IoU training threshold
anchor_t: 4.0 # anchor-multiple threshold

anchors: 3 # anchors per output layer (0 to ignore)

fl_gamma: 0 # focal loss gamma (efficientDet default gamma=1.5)
hsv_h: 0.00 # image HSV-Hue augmentation (fraction)
hsv_s: 0.0 # image HSV-Saturation augmentation (fraction)
hsv_v: 0.0 # image HSV-Value augmentation (fraction)
degrees: 0.0 # image rotation (+/- deg)
translate: 0.0 # image translation (+/- fraction)
scale: 0.5 # image scale (+/- gain)
shear: 0.0 # image shear (+/- deg)
perspective: 0.0 # image perspective (+/- fraction), range 0-0.001
flipud: 0.0 # image flip up-down (probability)
fliplr: 0.0 # image flip left-right (probability)
mosaic: 0.0 # image mosaic (probability)
mixup: 0.5 # image mixup (probability)
copy_paste: 0.0 # image copy paste (probability)
paste_in: 0.0 # image copy paste (probability), use 0 for faster training
loss_ota: 1 # use ComputeLossOTA, use 0 for faster training

이게 제 기존 하이퍼파라미터 값수치인데,
결과를 예측할때 이미지의 너무 일부문만 포함되있어도 높은확률로 예측하더라구요.
iou_t 값을 올리면 많이 포함되있어야 positive로 인식할까요?
iou_t를 올리고 anchor값을 올리면 다양한 크기의 바운딩박스로 많이 비슷한걸 예측하는 방향으로
학습이되는걸까요?

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iou_t는 Intersection over Union (IoU) training threshold로, 예측한 bounding box와 ground truth bounding box의 IoU가 이 값보다 크면 positive로 인식하게 됩니다. 따라서 iou_t 값을 높이면 예측한 bounding box와 ground truth bounding box가 더 많이 겹쳐야 positive로 인식하게 됩니다.

anchors 값은 YOLOv5에서 사용하는 anchor box의 개수를 의미합니다. anchor box는 이미지 내에서 object가 존재할 가능성이 높은 영역을 미리 지정하는 것으로, anchor box의 크기와 개수를 조절하여 모델의 예측 정확도를 높일 수 있습니다. anchors 값을 높이면 anchor box의 크기가 작아지므로 작은 object를 더 잘 예측할 수 있게 됩니다. 따라서 anchors 값을 높이면 다양한 크기의 object를 잘 예측할 수 있는 모델이 학습될 가능성이 높아집니다.

따라서 iou_t 값을 높이고 anchors 값을 높이면 다양한 크기의 object를 잘 예측할 수 있는 모델이 학습될 가능성이 높아집니다. 하지만 anchors 값을 높이면 모델의 예측 정확도가 높아지지만 학습 시간이 더 오래 걸릴 수 있으므로 적절한 값을 찾아서 사용해야 합니다.


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네, 맞습니다. iou_t 값을 높이면 높은 IoU 값을 가진 바운딩 박스만 positive로 인식하게 됩니다. 이렇게 하면 예측 결과에서 더 많이 포함된 바운딩 박스만 고려하게 됩니다.

anchor_t 값을 높이면 다양한 크기의 바운딩 박스를 고려하게 되어, 다양한 크기의 객체에 대해 예측 성능이 향상될 수 있습니다.

따라서, iou_t 값을 올리고 anchor_t 값을 조정하여 다양한 크기의 바운딩 박스로 더 비슷한 객체를 예측하는 방향으로 학습이 진행될 수 있습니다.

하지만, 이러한 하이퍼파라미터 조정은 데이터셋의 특성과 모델의 성능에 따라 다른 결과를 가져올 수 있으므로, 적절한 값을 찾기 위해 여러 번의 실험을 진행하는 것이 좋습니다. 또한, 학습 데이터에 충분한 다양성이 있어야 이러한 조정이 효과적일 것입니다.


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네, 맞습니다. iou_t 값을 높이면 높은 IoU 값을 가진 바운딩 박스에 대해서만 positive로 인식하게 됩니다. 이렇게 하면 이미지의 큰 부분이 포함된 경우에만 높은 확률로 예측하게 됩니다.

anchor_t 값을 높이면 다양한 크기의 바운딩 박스를 사용하여 학습이 이루어집니다. 이렇게 하면 다양한 크기의 객체에 대해 더 잘 예측할 수 있습니다.

따라서, iou_t 값을 높이고 anchor_t 값을 높이면 다양한 크기의 바운딩 박스로 많이 비슷한 것을 예측하는 방향으로 학습이 이루어질 것입니다.

하지만, 이러한 변경이 항상 성능 향상을 보장하지는 않습니다. 따라서, 변경한 하이퍼파라미터로 여러 번 실험을 진행하여 최적의 값을 찾는 것이 좋습니다. 또한, 데이터셋의 특성에 따라 다른 하이퍼파라미터가 더 적합할 수 있으므로, 데이터셋에 대한 이해도 중요합니다.


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네, 맞습니다. iou_t 값을 높이면 정답 박스와의 IoU가 더 높은 경우에만 positive로 인식하게 됩니다. 이를 통해 이미지의 일부분만 포함된 경우에는 더 낮은 확률로 예측하게 될 것입니다. 하지만 너무 높은 값을 설정하면 학습이 어려워질 수 있으니 적절한 값을 찾는 것이 중요합니다.

또한, anchor 값을 높이면 다양한 크기의 바운딩 박스를 예측하는 방향으로 학습이 진행됩니다. 이를 통해 더 다양한 크기의 객체를 탐지할 수 있게 됩니다. 하지만 anchor 값이 너무 높으면 학습 속도가 느려지고 복잡도가 증가할 수 있으니 이 또한 적절한 값을 찾는 것이 중요합니다.

따라서, iou_tanchor 값을 조절하여 원하는 결과를 얻을 수 있습니다. 실험을 통해 가장 적절한 값을 찾아보시길 권장합니다.


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