yolov5의 loss function 수정 시, backward, optimize에 관해

  1. yolov5n.pt 파일(pretrained with 300 epochs)을 이용하여 yolov5n 모델을 fine-tuning을 할 생각입니다.

  2. loss function은 각 conv 레이어의 활성화 함수를 SiLU로 한 경우(teacher model)의 예측 값 (a), ReLU로 바꾸었을때(student model)의 예측 값 (b)의 nn.MSEloss()를 loss function으로 하여 finetuning을 할 생각입니다.

  3. 참고 코드는 GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 :rocket: in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite 코드를 기반하여 테스트를 할 생각입니다.

  4. 아래는 제가 임의로 작성한 코드입니다. 다음과 같이 loss function을 설정하여 backward 및 optimize를 하는 경우 추가로 수정해야할 부분이 있다면 어떻게 해야할까요?

def train(hyp, opt, device, callbacks):  # hyp is path/to/hyp.yaml or hyp dictionary
    save_dir, epochs, batch_size, weights, single_cls, evolve, data, cfg, resume, noval, nosave, workers, freeze, user_loss = \
        Path(opt.save_dir), opt.epochs, opt.batch_size, opt.weights, opt.single_cls, opt.evolve, opt.data, opt.cfg, \
        opt.resume, opt.noval, opt.nosave, opt.workers, opt.freeze, opt.user_loss
# Model, user_loss is True
    check_suffix(weights, '.pt')  # check weights
    pretrained = weights.endswith('.pt')
    if pretrained:
        with torch_distributed_zero_first(LOCAL_RANK):
            weights = attempt_download(weights)  # download if not found locally
        ckpt = torch.load(weights, map_location='cpu')  # load checkpoint to CPU to avoid CUDA memory leak
        model = Model(cfg or ckpt['model'].yaml, ch=3, nc=nc, anchors=hyp.get('anchors')).to(device)  # create
        exclude = ['anchor'] if (cfg or hyp.get('anchors')) and not resume else []  # exclude keys
        csd = ckpt['model'].float().state_dict()  # checkpoint state_dict as FP32
        csd = intersect_dicts(csd, model.state_dict(), exclude=exclude)  # intersect
        if user_loss:
            criterion = nn.MSELoss()
            teacher_model = Model(ckpt['model'].yaml, ch=3, nc=nc, anchors=hyp.get('anchors')).to(device)
            teacher_model.load_state_dict(csd, strict=False)
            LOGGER.info(f'Transferred {len(csd)}/{len(teacher_model.state_dict())} items from {weights}')  # report
        model.load_state_dict(csd, strict=False)  # load
        LOGGER.info(f'Transferred {len(csd)}/{len(model.state_dict())} items from {weights}')  # report
        model = Model(cfg, ch=3, nc=nc, anchors=hyp.get('anchors')).to(device)  # create
    amp = check_amp(model)  # check AMP
    # Start training
    t0 = time.time()
    nb = len(train_loader)  # number of batches
    nw = max(round(hyp['warmup_epochs'] * nb), 100)  # number of warmup iterations, max(3 epochs, 100 iterations)
    # nw = min(nw, (epochs - start_epoch) / 2 * nb)  # limit warmup to < 1/2 of training
    last_opt_step = -1
    maps = np.zeros(nc)  # mAP per class
    results = (0, 0, 0, 0, 0, 0, 0)  # P, R, mAP@.5, mAP@.5-.95, val_loss(box, obj, cls)
    scheduler.last_epoch = start_epoch - 1  # do not move
    scaler = torch.cuda.amp.GradScaler(enabled=amp)
    stopper, stop = EarlyStopping(patience=opt.patience), False
    if user_loss:
        compute_loss_t = ComputeLoss(teacher_model)  # init teacher loss class
        compute_loss = ComputeLoss(model)  # init loss class
        compute_loss = ComputeLoss(model)  # init loss class

    LOGGER.info(f'Image sizes {imgsz} train, {imgsz} val\n'
                f'Using {train_loader.num_workers * WORLD_SIZE} dataloader workers\n'
                f"Logging results to {colorstr('bold', save_dir)}\n"
                f'Starting training for {epochs} epochs...')
    for epoch in range(start_epoch, epochs):  # epoch ------------------------------------------------------------------
mloss = torch.zeros(3, device=device)  # mean losses
        if RANK != -1:
        pbar = enumerate(train_loader)
        LOGGER.info(('\n' + '%11s' * 7) % ('Epoch', 'GPU_mem', 'box_loss', 'obj_loss', 'cls_loss', 'Instances', 'Size'))
        if RANK in {-1, 0}:
            pbar = tqdm(pbar, total=nb, bar_format=TQDM_BAR_FORMAT)  # progress bar
        for i, (imgs, targets, paths, _) in pbar:  # batch -------------------------------------------------------------
            ni = i + nb * epoch  # number integrated batches (since train start)
            imgs = imgs.to(device, non_blocking=True).float() / 255  # uint8 to float32, 0-255 to 0.0-1.0
            # Forward
            with torch.cuda.amp.autocast(amp):
                if user_loss == 'MSELayerLoss':
                    # teacher model
                    pred_t = teacher_model(imgs)
                    loss_t, _ = compute_loss_t(pred_t, targets.to(device))

                    # student model
                    pred_s = model(imgs)
                    loss_s, loss_items = compute_loss(pred_s, targets.to(device)) # loss_items: [box, cls, obj]
                    loss = criterion(loss_s, loss_t)
                    pred = model(imgs)  # forward
                    loss, loss_items = compute_loss(pred, targets.to(device))  # loss scaled by batch_size
                if RANK != -1:
                    loss *= WORLD_SIZE  # gradient averaged between devices in DDP mode
                if opt.quad:
                    loss *= 4.

            # Backward

            # Optimize - https://pytorch.org/docs/master/notes/amp_examples.html
            if ni - last_opt_step >= accumulate:
                scaler.unscale_(optimizer)  # unscale gradients
                torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=10.0)  # clip gradients
                scaler.step(optimizer)  # optimizer.step
                if ema:
                last_opt_step = ni
           # end batch ------------------------------------------------------------------------------------------------

        # Scheduler
        lr = [x['lr'] for x in optimizer.param_groups]  # for loggers

        if RANK in {-1, 0}:
            # mAP
            callbacks.run('on_train_epoch_end', epoch=epoch)
            ema.update_attr(model, include=['yaml', 'nc', 'hyp', 'names', 'stride', 'class_weights'])
            final_epoch = (epoch + 1 == epochs) or stopper.possible_stop
            if not noval or final_epoch:  # Calculate mAP
                results, maps, _ = validate.run(data_dict,
                                                batch_size=batch_size // WORLD_SIZE * 2,

            # Update best mAP
            fi = fitness(np.array(results).reshape(1, -1))  # weighted combination of [P, R, mAP@.5, mAP@.5-.95]
            stop = stopper(epoch=epoch, fitness=fi)  # early stop check
            if fi > best_fitness:
                best_fitness = fi
            log_vals = list(mloss) + list(results) + lr
            callbacks.run('on_fit_epoch_end', log_vals, epoch, best_fitness, fi)

            # Save model
            if (not nosave) or (final_epoch and not evolve):  # if save
                ckpt = {
                    'epoch': epoch,
                    'best_fitness': best_fitness,
                    'model': deepcopy(de_parallel(model)).half(),
                    'ema': deepcopy(ema.ema).half(),
                    'updates': ema.updates,
                    'optimizer': optimizer.state_dict(),
                    'opt': vars(opt),
                    'git': GIT_INFO,  # {remote, branch, commit} if a git repo
                    'date': datetime.now().isoformat()}

                # Save last, best and delete
                torch.save(ckpt, last)
                if best_fitness == fi:
                    torch.save(ckpt, best)
                if opt.save_period > 0 and epoch % opt.save_period == 0:
                    torch.save(ckpt, w / f'epoch{epoch}.pt')
                del ckpt
                callbacks.run('on_model_save', last, epoch, final_epoch, best_fitness, fi)
    # end epoch ----------------------------------------------------------------------------------------------------
    # end training -----------------------------------------------------------------------------------------------------
    if RANK in {-1, 0}:
        LOGGER.info(f'\n{epoch - start_epoch + 1} epochs completed in {(time.time() - t0) / 3600:.3f} hours.')
        for f in last, best:
            if f.exists():
                strip_optimizer(f)  # strip optimizers
                if f is best:
                    LOGGER.info(f'\nValidating {f}...')
                    results, _, _ = validate.run(
                        batch_size=batch_size // WORLD_SIZE * 2,
                        model=attempt_load(f, device).half(),
                        iou_thres=0.65 if is_coco else 0.60,  # best pycocotools at iou 0.65
                        compute_loss=compute_loss)  # val best model with plots
                    if is_coco:
                        callbacks.run('on_fit_epoch_end', list(mloss) + list(results) + lr, epoch, best_fitness, fi)

        callbacks.run('on_train_end', last, best, epoch, results)

    return results
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안녕하세요 ojun.kwon님! yolov5 모델 loss function 수정과 backward, optimize 관련 질문 감사합니다.

제가 이해한 바로는, 기존 yolov5 모델을 SiLU 활성화 함수를 사용한 teacher model과 ReLU 활성화 함수를 사용한 student model로 만들어, 두 모델 예측값 사이의 MSE loss를 최종 loss로 사용하려고 하시는 것 같습니다.

코드를 보면 대략적인 흐름은 맞는 것 같지만, 몇 가지 수정 사항이 필요할 것 같습니다:

  1. Teacher model과 student model을 별도로 정의하고 각각 forward 시켜야 합니다. 현재 코드에서는 model 하나만 정의되어 있습니다.

  2. Loss calculation 부분에서 teacher model 추론 결과 pred_t와 student model 추론 결과 pred_s를 각각 구해서 criterion(pred_t, pred_s)로 MSE loss를 계산해야 합니다.

  3. Backward 시 teacher model과 student model의 gradient를 각각 구하고, optimizer에서 student model의 weight만 업데이트해야 합니다.

  4. Training loop 안에서 teacher model은 학습하지 않고(optimizer.zero_grad() 밖에 둬야함), student model만 학습되도록 해야합니다.

예시 코드는 다음과 같습니다:

# Define models
teacher_model = Model() # SiLU model
student_model = Model() # ReLU model 

# Forward
pred_t = teacher_model(imgs)  
pred_s = student_model(imgs)

# Loss
criterion = nn.MSELoss()
loss = criterion(pred_t, pred_s) 

# Backward

# Optimize
optimizer.zero_grad() # student model optimizer

이 외에도 수정해야 할 부분이 있다면 제가 잘못 이해한 점도 있을 것 같습니다. 코드와 설명을 자세히 주신 만큼 질문에 대한 이해가 더 정확해질 수 있었습니다. 감사합니다. PyTorch를 사용한 모델 학습에 대한 궁금증이 있다면 언제든지 문의주세요! 같이 고민하며 배워나가겠습니다.

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안녕하세요 ojun.kwon님,

문제 상황에 대해 공감하며, YOLOv5 모델을 fine-tuning하면서 loss function을 수정하고자 하는 상황에 대해 이해했습니다. 여기서 목표는 기존의 YOLOv5 모델의 활성화 함수를 SiLU에서 ReLU로 변경한 두 모델 간의 예측값 차이에 대한 MSE(Mean Squared Error)를 loss function으로 사용하여 fine-tuning을 진행하는 것으로 보입니다.

제공해주신 코드를 기반으로, loss function을 설정하고 backward 및 optimize를 수행하는 과정에서 고려해야 할 몇 가지 사항을 설명드리겠습니다.

  1. Teacher Model과 Student Model의 활성화 함수 변경: Teacher model은 SiLU 활성화 함수를 사용하고, Student model은 ReLU 활성화 함수를 사용해야 합니다. 이를 위해 모델 정의 시 활성화 함수를 지정할 수 있는 옵션이 있는지 확인하거나, 모델의 소스 코드를 수정하여 활성화 함수를 변경해야 할 수 있습니다.

  2. Loss Function 계산: Teacher model과 Student model의 예측값을 각각 계산한 후, 이 두 예측값 사이의 MSE를 계산하여 loss로 사용합니다. 이를 위해 nn.MSELoss()를 사용할 수 있습니다.

  3. Gradient 계산 및 가중치 업데이트: 계산된 loss에 대해 backward()를 호출하여 gradient를 계산하고, optimizer를 사용하여 모델의 가중치를 업데이트합니다.

아래는 수정해야 할 부분을 포함한 예시 코드입니다:

# Teacher Model과 Student Model 정의
# 이 부분은 모델의 정의에 따라 활성화 함수를 변경하는 코드를 추가해야 할 수 있습니다.
teacher_model = Model(cfg, ch=3, nc=nc, anchors=hyp.get('anchors')).to(device)
student_model = Model(cfg, ch=3, nc=nc, anchors=hyp.get('anchors')).to(device)

# Teacher Model과 Student Model의 가중치를 불러옵니다.
# Teacher Model은 SiLU 활성화 함수를 사용한 가중치를 불러옵니다.
# Student Model은 ReLU 활성화 함수를 사용한 가중치를 불러옵니다.
# 이 부분은 활성화 함수를 변경하는 코드가 필요할 수 있습니다.

# Loss Function 정의
criterion = nn.MSELoss()

# Training Loop
for epoch in range(epochs):
    for i, (imgs, targets) in enumerate(train_loader):
        imgs, targets = imgs.to(device), targets.to(device)

        # Teacher Model의 예측값 계산
        teacher_preds = teacher_model(imgs)
        # Student Model의 예측값 계산
        student_preds = student_model(imgs)

        # MSE Loss 계산
        loss = criterion(student_preds, teacher_preds)

        # Backward and Optimize

위 코드는 실제 YOLOv5의 구조와 학습 과정에 따라 조정이 필요할 수 있습니다. 특히, YOLOv5의 경우 여러 출력값을 가지고 있으므로, MSE를 계산할 때 어떤 출력값을 사용할지 결정해야 합니다. 예를 들어, bounding box의 좌표, objectness score, class probabilities 등이 있습니다.

또한, YOLOv5의 경우 AMP(Automatic Mixed Precision)를 사용하는 경우가 많으므로, 이에 대한 처리도 고려해야 합니다.

자세한 내용은 PyTorch 공식 문서 및 YOLOv5의 GitHub 리포지토리를 참고하시기 바랍니다:

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 실제 코드를 작성하고 실험하면서 필요한 부분을 추가적으로 조정하시기 바랍니다.

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안녕하세요, 질문을 주셔서 감사합니다.

질문을 정리해보면, YOLOv5 모델을 fine-tuning 하기 위해 loss function을 수정하려고 하는데, 이때 각 conv 레이어의 활성화 함수를 SiLU로 한 경우(teacher model)의 예측 값과 ReLU로 바꾸었을 때(student model)의 예측 값의 MSE loss를 사용하려고 합니다. 그리고 이렇게 loss function을 설정하여 backward 및 optimize를 하는 경우 추가로 수정해야 할 부분이 있는지에 대해 질문하셨습니다.

제가 이해한 바로는, 여러분이 원하는 것은 teacher model과 student model 간의 예측 차이를 최소화하는 것으로 보입니다. 이를 위해 MSE loss를 사용하려는 것이며, 이를 통해 student model이 teacher model과 같은 성능을 내도록 학습하려는 것으로 이해했습니다.

여러분이 제공한 코드를 보면, 이미 잘 구현하신 것 같습니다. user_loss가 'MSELayerLoss'인 경우에 teacher model과 student model의 예측을 각각 계산하고, 이 두 예측의 MSE loss를 계산하여 최종 loss로 사용하고 있습니다. 이후 이 loss를 backward하고 optimizer를 step하는 것까지 잘 구현하신 것 같습니다.

추가로 수정해야 할 부분은 크게 보이지 않습니다. 다만, teacher model과 student model의 예측을 각각 계산할 때, 두 모델이 동일한 입력을 받도록 하기 위해 같은 imgs를 사용하고 있는데, 이 부분이 잘 구현되었는지 확인해보시는 것이 좋을 것 같습니다. 또한, teacher model은 학습이 되지 않도록 .eval()을 호출하여 모델을 evaluation 모드로 설정하고, gradient 계산이 되지 않도록 with torch.no_grad():를 사용하여 예측을 계산하는 것이 좋습니다.

아래는 수정된 코드 예시입니다:

# Forward
with torch.cuda.amp.autocast(amp):
    if user_loss == 'MSELayerLoss':
        # teacher model
        with torch.no_grad():
            pred_t = teacher_model(imgs)
            loss_t, _ = compute_loss_t(pred_t, targets.to(device))

        # student model
        pred_s = model(imgs)
        loss_s, loss_items = compute_loss(pred_s, targets.to(device)) # loss_items: [box, cls, obj]
        loss = criterion(loss_s, loss_t)
        pred = model(imgs)  # forward
        loss, loss_items = compute_loss(pred, targets.to(device))  # loss scaled by batch_size
    if RANK != -1:
        loss *= WORLD_SIZE  # gradient averaged between devices in DDP mode
    if opt.quad:
        loss *= 4.

이렇게 수정하면, teacher model은 학습 과정에서 업데이트되지 않고, student model만이 업데이트되어 teacher model의 성능을 따라잡도록 학습될 것입니다.

참고로, PyTorch에 대한 더 자세한 정보는 PyTorch 공식 문서(PyTorch documentation — PyTorch 2.1 documentation)를 참조하시면 도움이 될 것입니다.

제 답변이 도움이 되었기를 바라며, 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 물어보세요. 제가 잘못 이해한 부분이나 더 궁금한 점이 있다면 말씀해주시면 감사하겠습니다.

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