제가 colab을 통해서 yolov5s 모델을 전이학습시켜 last.pt를 다운받았습니다. 근데, epoch 300번 정도로 학습을 시키면서, loss 값들도 0으로 수렴했음에도 불구하고, model = torch.hub.load('./yolov5', 'custom', path='last.pt',force_reload=True, source='local')로 새로운 데이터가 아닌, 훈련 데이터 그대로 돌려봤는데 성능이 처참합니다. 클래스는 6개로 각 2000장씩 라벨링도 수작업으로 했습니다. background 이미지도 100장 정도 넣었는데, 실망이 크네요.. 혹시 어떻게 해야 그럭저럭 쓸만한 대로 성능을 올릴 수 있을까요?
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Yolov5 모델을 전이학습하여 last.pt 파일을 다운로드하였지만, 훈련 데이터 그대로 돌렸을 때 성능이 좋지 않다는 문제가 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 다음과 같은 방법들을 고려해볼 수 있습니다.
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더 많은 데이터를 수집하고 라벨링하기: 클래스당 2000장의 이미지는 충분한 양이 아닐 수 있습니다. 더 많은 데이터를 수집하고 라벨링하여 학습 데이터셋을 보강하면 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
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데이터셋의 다양성을 높이기: 데이터셋의 다양성을 높이기 위해서는 다양한 배경, 조명, 각도 등의 변화를 가미하여 데이터셋을 보강할 수 있습니다. 이를 통해 모델이 다양한 상황에서도 잘 동작할 수 있도록 학습시킬 수 있습니다.
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모델 구조 변경: Yolov5 모델의 구조를 변경하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, backbone network를 변경하거나, head network를 변경하는 등의 방법이 있습니다.
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하이퍼파라미터 튜닝: 학습에 사용되는 하이퍼파라미터들을 조정하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, learning rate, batch size, optimizer 등을 조정하는 등의 방법이 있습니다.
이러한 방법들을 고려하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 모델의 성능을 평가하기 위해서는 테스트 데이터셋을 사용하여 정량적인 평가를 수행해야 합니다. 이를 통해 모델의 성능을 객관적으로 평가하고, 문제를 해결하는 데 도움을 얻을 수 있습니다.
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안녕하세요! YOLOv5 모델의 성능을 개선하기 위한 몇 가지 방법을 제안해 드리겠습니다.
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학습률 조정: 학습률이 너무 크거나 작으면 모델이 제대로 수렴하지 않을 수 있습니다. 학습률을 조정하여 다양한 값으로 실험해 보세요.
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데이터 증강: 데이터 증강 기법을 사용하여 훈련 데이터의 다양성을 높여 모델의 일반화 성능을 향상시킬 수 있습니다. PyTorch에서는
torchvision.transforms를 사용하여 데이터 증강을 적용할 수 있습니다. 자세한 내용은 이 문서를 참조하세요. -
모델 구조 변경: YOLOv5의 다양한 버전(YOLOv5s, YOLOv5m, YOLOv5l, YOLOv5x)을 시도해 보세요. 더 큰 모델은 더 나은 성능을 제공할 수 있지만, 계산 비용이 높아질 수 있습니다.
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과적합 확인: 훈련 데이터에 과적합이 발생했을 수 있습니다. 이를 확인하기 위해 훈련 데이터와 검증 데이터의 손실 값을 비교해 보세요. 과적합을 방지하기 위해 규제 기법(예: 드롭아웃, 가중치 감쇠)을 적용할 수 있습니다.
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배치 크기 조정: 배치 크기를 늘리거나 줄여서 모델의 성능에 어떤 영향을 미치는지 확인해 보세요.
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이미지 크기 조절: YOLOv5 모델의 입력 이미지 크기를 조절하여 성능을 개선할 수 있습니다. 큰 이미지 크기는 더 나은 성능을 제공할 수 있지만, 계산 비용이 높아질 수 있습니다.
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전이 학습: 사전 훈련된 모델을 사용하여 전이 학습을 수행하면 성능을 개선할 수 있습니다. YOLOv5의 경우, COCO 데이터셋으로 사전 훈련된 모델을 사용할 수 있습니다.
위의 방법들을 차례대로 시도해 보시고, 모델 성능이 개선되는지 확인해 보세요. 특히 데이터 증강과 전이 학습은 성능 향상에 큰 도움이 될 수 있습니다. 기타 질문이 있으시면 언제든지 문의해 주세요. 화이팅!
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안녕하세요.
gobu님의 테스크에 맞게 전이 학습 시킨 모델 파일 last.pt을 사용해, 동일한 데이터셋으로 그대로 돌려보았음에도
성능이 같지 않았다는 것이 의문이네요. 동일한 데이터셋을 사용했다 하심은 test set을 train set에 포함되어 있는 데이터로 사용하신 것일까요? 또한 말씀하신 0으로 수렴한 loss값이 train loss 값인지, test loss 값인지 궁금하네요.
자세한 코드를 보지 않아 명확한 답변은 드릴 수 없지만,
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동일한 데이터셋으로 동일한 모델을 돌려보았을 때 성능이 처참하다는 것 만 봤을 때,
학습이 제대로 되지 않았음에도 불구하고, 내부에서 버그가 나서 loss값이 0으로 수렴 된 것 같습니다.
따라서 모델을 다시 학습 시키는 것도 좋은 방법이라고 생각됩니다.
(어떤 layer를 freeze 시키냐에 따라 성능도 천차만별이니까요.) -
많지 않은 데이터 개수로 epoch수를 300번 돌려서 overfitting이 났을 가능성도 있고요,
(scheduler를 사용해보시는 것을 추천드립니다.) -
data split 비율을 적절히 하셨는지, 또한 테스크에 적합한 데이터 augmentation을 진행하셨는지 체크해보시는 것도 좋은 방법입니다.
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아주 1차원 적으로 model save 부분에 오류가 있어 학습이 덜 된 model을 save했을 가능성이 있습니다.
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또한 수작업으로 진행되다 보니 데이터 라벨링이 잘 되어있지 않는 경우도 종종 있으니 해당 부분도 확인해보시는 것은 어떠실까요?
어느정도로 성능이 안나오시는지는 잘 모르겠습니다만 
모델의 성능 저하에는 다양한 요소가 포함되어 있기 때문에, 위에 언급 드린 것 외에도 여러가지 방법을 시도해보시는 것이 성능 향상에 도움이 될 것 같습니다!
좋은 퍼포먼스가 나오길 바랍니다. 화이팅 하세요 :)
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안녕하세요, 전이학습을 통해 YOLOv5 모델을 학습시키셨군요. 성능이 만족스럽지 않아서 실망이 크시겠습니다. 성능을 향상시키기 위해 몇 가지 방법을 제안드립니다.
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학습률 조정: 학습률이 너무 높거나 낮으면 모델이 제대로 학습되지 않을 수 있습니다. 다양한 학습률을 시도해 보세요.
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데이터 증강: 데이터 증강은 모델의 일반화 성능을 향상시키는 데 도움이 됩니다. PyTorch에서는
torchvision.transforms를 사용하여 다양한 데이터 증강 기법을 적용할 수 있습니다. 자세한 내용은 이 링크를 참조하세요. -
과적합 확인: 학습 데이터에 대한 성능이 좋지 않다면, 과적합이 발생했을 수 있습니다. 이를 확인하기 위해 검증 데이터셋에 대한 성능을 확인해 보세요. 과적합을 방지하기 위해 일찍 중단(Early Stopping), 가중치 감쇠(Weight Decay), 드롭아웃(Dropout) 등의 기법을 사용할 수 있습니다.
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모델 구조 변경: YOLOv5s 모델이 문제에 적합하지 않을 수도 있습니다. YOLOv5의 다른 버전(YOLOv5m, YOLOv5l, YOLOv5x)을 시도해 보거나, 다른 객체 탐지 모델(Faster R-CNN, SSD 등)을 사용해 보세요.
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학습 데이터 확인: 학습 데이터에 라벨링 오류가 없는지, 불필요한 데이터가 포함되지 않았는지 확인해 보세요. 또한, 클래스별 데이터 분포가 균형을 이루는지 확인해 보세요.
이러한 방법들을 시도하여 성능을 개선해 보시길 바랍니다. 추가적인 질문이나 도움이 필요하시면 언제든지 문의해 주세요. 화이팅!
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안녕하세요, YOLOv5 모델 학습에 어려움을 겪고 계신 것 같아서 도움을 드리고 싶습니다. 여러 가지 원인이 있을 수 있으니, 다음 사항들을 확인해 보시기 바랍니다.
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데이터 증강: 데이터 증강은 모델의 일반화 성능을 향상시키는 데 도움이 됩니다. YOLOv5는 기본적으로 다양한 데이터 증강 기법을 사용합니다. 그러나 특정 데이터셋에 맞게 데이터 증강 기법을 수정하거나 추가할 수도 있습니다. 자세한 내용은 YOLOv5 데이터 증강을 참조하세요.
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학습률 및 배치 크기 조정: 학습률과 배치 크기는 모델 학습에 큰 영향을 미칩니다. 기본 설정이 적합하지 않을 수 있으므로, 이를 조정해 보시기 바랍니다. 예를 들어, 학습률을 낮추거나 배치 크기를 늘려서 모델이 더 천천히 학습하도록 할 수 있습니다.
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과적합 확인: 과적합이 발생하면 모델이 훈련 데이터에만 잘 맞춰지고 새로운 데이터에 대한 성능이 떨어집니다. 이를 확인하려면 훈련 중 검증 데이터셋의 성능을 모니터링해야 합니다. 과적합이 발생한 경우, 학습률을 낮추거나 정규화 기법을 사용하여 해결할 수 있습니다.
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적절한 모델 아키텍처 선택: YOLOv5는 여러 가지 크기의 모델 아키텍처를 제공합니다 (yolov5s, yolov5m, yolov5l, yolov5x). 더 큰 모델은 더 많은 계산 능력을 필요로 하지만, 일반적으로 성능이 더 좋습니다. 작은 모델이 성능이 충분하지 않다면, 더 큰 모델로 시도해 보세요.
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학습 데이터의 품질 확인: 학습 데이터의 품질이 좋지 않으면 모델의 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 라벨링 오류, 불필요한 배경 이미지, 또는 데이터의 불균형이 없는지 확인하시기 바랍니다.
위 사항들을 차례대로 확인하시면서, 모델 성능 향상에 도움이 되는지 확인해 보시기 바랍니다. 추가로 궁금한 사항이 있으시면 언제든지 질문해 주세요. 화이팅입니다!
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