yolov5 모델로 학습한 인공지능 모델이 있습니다.
특정패턴을 감지하려하는데 , 그 패턴이 완성되기전에 너무 높은확률로 예측을 해버리는데
섣부른 탐지가 되지않게끔 하고싶어요. 어떻게하나요?
하이퍼파라미터를 조정해야한다면 어떤값을 어느정도 조정해야할까요?
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yolov5 모델의 섣부른 탐지를 줄이기 위해서는 몇 가지 방법을 사용할 수 있습니다.
- 임계값 조정: 객체 탐지 모델의 출력에서, 예측의 정확도를 나타내는 확률 임계값을 높여서 섣부른 탐지를 줄일 수 있습니다. 이렇게 하면 높은 확률로 예측되는 객체만 탐지됩니다. 예를 들어, 기본 임계값이 0.5라면 이를 0.7 또는 0.8로 높여서 더 정확한 예측만 사용하도록 할 수 있습니다.
# 예측 임계값 설정
conf_thres = 0.7
- NMS 임계값 조정: Non-Maximum Suppression (NMS)는 겹치는 경계 상자를 제거하는 데 사용되는 기술입니다. NMS 임계값을 조정하여 겹치는 객체에 대한 탐지를 개선할 수 있습니다. 일반적으로 NMS 임계값을 높이면 겹치는 객체에 대한 탐지가 줄어들고, 낮추면 겹치는 객체에 대한 탐지가 늘어납니다.
# NMS 임계값 설정
nms_thres = 0.4
- 하이퍼파라미터 조정: yolov5 모델의 하이퍼파라미터를 조정하여 성능을 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 학습률(learning rate), 배치 크기(batch size), 에포크 수(epochs) 등을 조정할 수 있습니다. 하이퍼파라미터 튜닝은 모델의 성능에 큰 영향을 미치므로, 여러 가지 조합을 시도하여 최적의 설정을 찾아야 합니다.
# 하이퍼파라미터 설정 예시
lr = 0.001
batch_size = 16
epochs = 100
- 데이터 증강: 데이터셋에 노이즈, 회전, 반전 등 다양한 변형을 적용하여 모델이 더 다양한 패턴을 학습할 수 있도록 할 수 있습니다. 이를 통해 모델의 일반화 성능이 향상되고, 섣부른 탐지가 줄어들 수 있습니다.
이러한 방법들을 적용하여 모델의 성능을 개선하고 섣부른 탐지를 줄일 수 있습니다. 하이퍼파라미터 튜닝은 실험을 통해 최적의 값을 찾아야 하므로, 여러 가지 설정을 시도해 보시기 바랍니다. 추가적인 정보가 필요하시면 PyTorch 공식 튜토리얼 또는 한국어 튜토리얼을 참조하시기 바랍니다.
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yolov5 모델에서 섣부른 탐지를 막기 위해서는 예측값의 confidence score를 낮추는 방법이 있습니다. confidence score는 해당 bounding box가 실제로 객체를 포함하고 있는지에 대한 확률입니다. 예를 들어, confidence score가 0.5 이하인 경우에만 탐지 결과를 사용하도록 설정할 수 있습니다. 이를 통해 일정 수준 이하의 확률로 예측하는 경우에는 탐지 결과를 무시하도록 할 수 있습니다.
yolov5 모델에서 confidence score를 조정하는 방법은 다음과 같습니다. detect.py 파일에서 conf_thres 값을 조정하면 됩니다. 이 값은 confidence score의 threshold를 의미하며, 이 값 이하의 bounding box는 무시합니다. 예를 들어, conf_thres=0.5로 설정하면 confidence score가 0.5 이하인 bounding box는 무시합니다.
python detect.py --weights weights/yolov5s.pt --img 640 --conf 0.5 --source data/images/
이외에도, iou_thres 값을 조정하여 bounding box의 겹치는 영역의 threshold를 조절할 수 있습니다. 이 값은 0과 1 사이의 값으로 설정하며, 이 값 이상의 겹치는 영역이 있는 bounding box는 중복으로 간주합니다. 이를 통해 중복된 탐지 결과를 제거할 수 있습니다.
python detect.py --weights weights/yolov5s.pt --img 640 --conf 0.5 --iou 0.4 --source data/images/
하이퍼파라미터를 조정하는 것 외에도, 데이터셋을 더 다양하게 구성하거나 모델 구조를 변경하여 섣부른 탐지를 막을 수 있습니다. 이 경우에는 다양한 실험을 통해 최적의 모델을 찾아야 합니다.
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Yolov5 모델에서 섣부른 탐지를 줄이려면, 일반적으로 두 가지 방법을 사용할 수 있습니다.
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임계값(threshold) 조정: 탐지된 객체의 신뢰도(confidence)가 특정 임계값보다 높아야 예측으로 간주합니다. 이 임계값을 높이면 더 높은 신뢰도를 가진 객체만 예측으로 간주되어 섣부른 탐지를 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 기본 임계값이 0.25라면 이를 0.5 또는 0.75로 높여서 더 높은 신뢰도를 가진 객체만 예측으로 간주할 수 있습니다.
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학습 중인 하이퍼파라미터 조정: 학습 과정에서 하이퍼파라미터를 조정하여 모델이 더 정확한 예측을 하도록 할 수 있습니다. Yolov5에서는 다음과 같은 하이퍼파라미터를 조정할 수 있습니다.
- learning_rate: 학습률을 낮추면 모델이 더 천천히 학습하여 섣부른 탐지를 줄일 수 있습니다. 그러나 너무 낮은 학습률은 수렴에 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다.
- weight_decay: 가중치 감소를 증가시키면 모델의 복잡성을 줄여 과적합을 방지할 수 있습니다. 이는 섣부른 탐지를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
- iou_threshold: IoU(Intersection over Union) 임계값을 높이면 더 정확한 바운딩 박스를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 섣부른 탐지를 줄일 수 있습니다.
이러한 하이퍼파라미터를 조정하는 것은 실험적인 과정이므로, 여러 가지 값으로 시도해보고 가장 적절한 결과를 얻는 값을 선택하는 것이 좋습니다.
참고로, Yolov5를 사용하는 과정에서 다음의 공식 PyTorch 튜토리얼을 참조하실 수 있습니다: Object Detection Finetuning Tutorial
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YOLOv5 모델의 섣부른 탐지를 줄이려면 몇 가지 방법을 시도해 볼 수 있습니다. 여기 몇 가지 방법을 제안 드리겠습니다.
- 임계값 조정: 탐지 임계값을 높여서 낮은 확률의 예측을 필터링할 수 있습니다. 예를 들어, 기본 임계값이 0.25라면 0.5로 높여서 더 높은 확률의 예측만 허용할 수 있습니다. 이렇게 하면 섣부른 탐지가 줄어들 것입니다.
# 예측 코드에서 임계값을 조정하세요.
conf_thres = 0.5 # 임계값을 높여서 섣부른 탐지를 줄입니다.
- NMS 임계값 조정: Non-Maximum Suppression (NMS) 임계값을 조정하여 겹치는 경계 상자를 제거할 수 있습니다. NMS 임계값을 높이면 겹치는 상자가 더 많이 제거되어 섣부른 탐지가 줄어들 것입니다.
# 예측 코드에서 NMS 임계값을 조정하세요.
nms_thres = 0.5 # NMS 임계값을 높여서 겹치는 상자를 더 많이 제거합니다.
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하이퍼파라미터 조정: YOLOv5의 학습 중 하이퍼파라미터를 조정하여 섣부른 탐지를 줄일 수 있습니다. 예를 들어,
iou_threshold를 높이거나cls_loss가중치를 조절할 수 있습니다. 이러한 변경은 모델의 학습 방식에 영향을 미치므로, 변경 후 모델을 다시 학습해야 합니다.
# yolov5s.yaml 파일에서 하이퍼파라미터를 조정하세요.
iou_threshold: 0.5 # 높은 IOU 임계값으로 섣부른 탐지를 줄입니다.
cls_loss: 1.0 # 클래스 손실 가중치를 조절하여 섣부른 탐지를 줄입니다.
- 데이터 증강: 데이터 증강 기법을 사용하여 학습 데이터 세트를 더 다양하게 만들어 모델의 일반화 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 모델이 섣부른 탐지를 줄이고 더 정확한 예측을 수행할 수 있습니다.
이러한 방법 중 하나 이상을 시도하여 모델의 섣부른 탐지를 줄일 수 있습니다. 실험을 통해 가장 적합한 방법과 파라미터 값을 찾으세요.
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