이 경우에 a, b 각각의 loss를 구하기 위해 1 epoch 당 2회 반복을 해야하는 식으로 구현해야하는지, 더 좋은 방법이 있을지 궁금합니다.
안녕하세요 ojun 님, yolov5 모델의 loss function을 수정하려는데 관련 질문 감사합니다.
제가 문제를 정리하자면, yolov5 모델을 fine-tuning할 때 각 conv layer의 activation function을 SiLU와 ReLU로 바꿔가며 예측한 두 예측값의 차이를 loss로 설정하려고 하시는 것 같습니다.
이 경우 한 epoch마다 두 번 예측을 반복해야 하는데, 이를 최적화할 수 있는 방법이 있는지 궁금하신 것 같습니다.
제 의견으로는 SiLU와 ReLU 두 가지 activation function을 각각 적용한 두 개의 모델을 따로 정의한 뒤, 이를 parallel로 동시에 예측하고 loss를 계산하는 것이 가장 효율적일 것 같습니다.
아래는 간단한 PyTorch 코드 예제입니다:
import torch
from torch import nn
# SiLU activation model
model_silu = Model()
# ReLU activation model
model_relu = Model()
# Forward in parallel
x = torch.rand(16, 3, 256, 256)
y_silu = model_silu(x)
y_relu = model_relu(x)
# Calculate loss
loss = torch.abs(y_silu - y_relu).mean()
loss.backward()
optim.step()
이렇게 두 모델을 병렬로 정의하고 동시에 순전파/역전파를 수행하면, 매 에폭마다 두 번 예측할 필요 없이 한 번의 순전파로 손실을 계산할 수 있습니다.
성능 개선을 위해 더 많은 방법이 있을 수 있지만, 위의 간단한 방법이 제일 효율적일 것 같습니다.
제가 이해한 바가 맞다면 이렇게 도움이 되었으면 좋겠습니다. 더 자세한 것이 필요하시다면 언제든지 문의주세요!
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요 ojun.kwon님, YOLOv5 모델을 fine-tuning하면서 loss function을 수정하는 작업에 대해 질문해주셨군요. 문제를 정확히 이해했는지 확인해보겠습니다.
이러한 목표를 달성하기 위해, 각 epoch마다 두 번의 forward pass를 수행하여 SiLU와 ReLU 활성화 함수를 사용했을 때의 예측 값을 얻고, 이 두 값의 차이를 loss로 사용하여 모델을 업데이트하려고 합니다.
이 문제를 해결하기 위한 방법으로, 각각의 forward pass를 별도로 수행하는 대신, 모델의 forward 함수를 수정하여 한 번의 forward pass 내에서 두 가지 활성화 함수에 대한 결과를 동시에 계산하고, 그 차이를 loss로 사용하는 방법을 제안드립니다. 이렇게 하면 계산 효율성을 높일 수 있습니다.
아래는 PyTorch를 사용하여 이를 구현하는 예시 코드입니다:
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from models.yolo import Model # yolov5 모델 정의를 포함하고 있는 가정
# YOLOv5 모델을 불러오고, 활성화 함수를 SiLU와 ReLU로 변경할 수 있도록 수정
class CustomYOLOv5(Model):
def forward(self, x, activation='silu'):
# 모델의 각 layer를 순회하면서 활성화 함수를 설정
for module in self.model:
if isinstance(module, nn.Conv2d):
if activation == 'silu':
module.activation = nn.SiLU()
elif activation == 'relu':
module.activation = nn.ReLU()
# 모델의 forward pass 실행
return super().forward(x)
# 모델 인스턴스 생성
model = CustomYOLOv5('yolov5n.yaml', ch=3, nc=80) # yolov5n.yaml은 모델 구조를 정의한 파일
model.load_state_dict(torch.load('yolov5n.pt')) # 사전 훈련된 가중치 로드
# 입력 데이터 준비
x = torch.randn(1, 3, 640, 640) # 예시 입력 데이터
# SiLU 활성화 함수를 사용한 forward pass
pred_silu = model(x, activation='silu')
# ReLU 활성화 함수를 사용한 forward pass
pred_relu = model(x, activation='relu')
# Loss 계산
loss = F.mse_loss(pred_silu, pred_relu)
# Loss를 사용하여 모델 업데이트
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
이 코드는 YOLOv5 모델을 상속받아 활성화 함수를 동적으로 변경할 수 있는 CustomYOLOv5 클래스를 정의합니다. forward 함수 내에서 활성화 함수를 변경하고, 한 번의 forward pass로 두 가지 활성화 함수에 대한 결과를 얻습니다. 그런 다음 이 두 결과의 차이를 loss로 사용하여 모델을 업데이트합니다.
더 자세한 정보는 PyTorch 공식 문서나 YOLOv5의 GitHub 페이지를 참조하시면 도움이 될 것입니다:
제가 제안한 방법이나 코드에 오류가 있을 수 있으니, 실제 구현 시에는 주의 깊게 검토하시기 바랍니다. 추가적인 질문이나 도움이 필요하시면 언제든지 문의해 주세요.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요, ojun.kwon님. PyTorch와 YOLOv5를 이용한 모델 튜닝에 대한 질문에 대해 도움을 드리겠습니다.
질문을 정리해보면, YOLOv5 모델의 활성화 함수를 SiLU와 ReLU로 각각 변경하였을 때의 예측 값의 차이를 loss function으로 설정하고, 이를 최소화하는 방향으로 fine-tuning을 진행하고자 하는 것으로 이해하였습니다. 그리고 이를 구현하기 위해 1 epoch 당 2회 반복을 해야하는지, 아니면 더 효율적인 방법이 있는지에 대해 질문하셨습니다.
이 문제를 해결하는 한 가지 방법은 각 활성화 함수에 대한 예측 값을 동시에 계산하는 것입니다. 이를 위해, 우리는 두 개의 별도의 forward pass를 모델에 적용할 수 있습니다. 첫 번째 forward pass는 SiLU 활성화 함수를 사용하고, 두 번째 forward pass는 ReLU 활성화 함수를 사용합니다. 이렇게 하면 각 epoch에서 두 번의 forward pass를 수행하게 되지만, 이는 각각의 forward pass가 독립적으로 수행되므로 병렬 처리가 가능합니다.
아래는 이를 구현한 예시 코드입니다:
# 모델을 불러옵니다.
model = Model()
# 데이터를 불러옵니다.
data = DataLoader()
# 손실 함수를 정의합니다.
criterion = nn.MSELoss()
# 옵티마이저를 정의합니다.
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(100): # 100 epoch 동안
for i, (inputs, targets) in enumerate(data):
# SiLU 활성화 함수를 사용하여 forward pass를 수행합니다.
model.activate_silu()
outputs_silu = model(inputs)
# ReLU 활성화 함수를 사용하여 forward pass를 수행합니다.
model.activate_relu()
outputs_relu = model(inputs)
# 두 활성화 함수의 결과의 차이를 계산합니다.
loss = criterion(outputs_silu, outputs_relu)
# 역전파를 수행하고 가중치를 업데이트합니다.
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
위 코드에서 Model 클래스는 YOLOv5 모델을 나타내며, activate_silu와 activate_relu 메서드는 모델의 활성화 함수를 각각 SiLU와 ReLU로 설정합니다. 이러한 메서드는 모델의 각 층에서 활성화 함수를 변경하는 방법을 구현해야 합니다.
이 방법은 각 epoch에서 두 번의 forward pass를 수행하게 되지만, 각 forward pass는 독립적으로 수행되므로 병렬 처리가 가능합니다. 따라서 이 방법은 1 epoch 당 2회 반복을 수행하는 방법보다 효율적일 수 있습니다.
더 자세한 정보는 PyTorch 공식 문서를 참조하시기 바랍니다.
이 답변이 ojun.kwon님의 질문에 도움이 되었기를 바랍니다. 추가적인 질문이 있으시다면 언제든지 물어보세요. 그럼, 행운을 빕니다!
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!yolov5 객체검출 모델을 정의하고 있는 클래스는 models/yolo.py의 아래의 DetectionModel 클래스입니다.
class DetectionModel(BaseModel):
# YOLOv5 detection model
def __init__(self, cfg='yolov5s.yaml', ch=3, nc=None, anchors=None): # model, input channels, number of classes
super().__init__()
if isinstance(cfg, dict):
self.yaml = cfg # model dict
else: # is *.yaml
import yaml # for torch hub
self.yaml_file = Path(cfg).name
with open(cfg, encoding='ascii', errors='ignore') as f:
self.yaml = yaml.safe_load(f) # model dict
# Define model
ch = self.yaml['ch'] = self.yaml.get('ch', ch) # input channels
if nc and nc != self.yaml['nc']:
LOGGER.info(f"Overriding model.yaml nc={self.yaml['nc']} with nc={nc}")
self.yaml['nc'] = nc # override yaml value
if anchors:
LOGGER.info(f'Overriding model.yaml anchors with anchors={anchors}')
self.yaml['anchors'] = round(anchors) # override yaml value
self.model, self.save = parse_model(deepcopy(self.yaml), ch=[ch]) # model, savelist
self.names = [str(i) for i in range(self.yaml['nc'])] # default names
self.inplace = self.yaml.get('inplace', True)
# Build strides, anchors
m = self.model[-1] # Detect()
if isinstance(m, (Detect, Segment)):
s = 256 # 2x min stride
m.inplace = self.inplace
forward = lambda x: self.forward(x)[0] if isinstance(m, Segment) else self.forward(x)
m.stride = torch.tensor([s / x.shape[-2] for x in forward(torch.zeros(1, ch, s, s))]) # forward
check_anchor_order(m)
m.anchors /= m.stride.view(-1, 1, 1)
self.stride = m.stride
self._initialize_biases() # only run once
# Init weights, biases
initialize_weights(self)
self.info()
LOGGER.info('')
def forward(self, x, augment=False, profile=False, visualize=False):
if augment:
return self._forward_augment(x) # augmented inference, None
return self._forward_once(x, profile, visualize) # single-scale inference, train
def _forward_augment(self, x):
...
def _descale_pred(self, p, flips, scale, img_size):
# de-scale predictions following augmented inference (inverse operation)
...
def _clip_augmented(self, y):
# Clip YOLOv5 augmented inference tails
...
def _initialize_biases(self, cf=None): # initialize biases into Detect(), cf is class frequency
# https://arxiv.org/abs/1708.02002 section 3.3
# cf = torch.bincount(torch.tensor(np.concatenate(dataset.labels, 0)[:, 0]).long(), minlength=nc) + 1.
m = self.model[-1] # Detect() module
for mi, s in zip(m.m, m.stride): # from
b = mi.bias.view(m.na, -1) # conv.bias(255) to (3,85)
b.data[:, 4] += math.log(8 / (640 / s) ** 2) # obj (8 objects per 640 image)
b.data[:, 5:5 + m.nc] += math.log(0.6 / (m.nc - 0.99999)) if cf is None else torch.log(cf / cf.sum()) # cls
mi.bias = torch.nn.Parameter(b.view(-1), requires_grad=True)
이 경우에도 답변해주신 내용과 동일한지 궁금합니다.