Yolov5

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Yolov5s 모델을 파인튜닝해서 Android Studio에 kotlin파일을 통해 객체 검출을 하려고 하는데, pt파일로는 바로 안올라가서 tflite 또는 ptl파일로 올리려고 시도해봤는데 라벨개수가 54개이고 마지막 출력 계층을보니 58개로 나와요. 객체 검출 박스좌표 4개랑 각라벨에 대한 원핫인코딩 결과가 나오는 것같은데 이렇게 되면 score가 나오지 않아서 원하는 결과를 못 얻을 것 같아요. 어떻게 Android Studio에 Kotlin을 활용해서 Yolov5에 대한 결과를 얻을 수 있을까요?

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안녕하세요, Hong1270님. YOLOv5 모델을 파인튜닝하여 Android Studio에서 사용하려는 과정에서 겪고 계신 어려움에 대해 이해했습니다. 질문 내용을 정리하면, YOLOv5 모델의 출력 계층이 라벨 개수와 일치하지 않아 원하는 결과를 얻지 못하고 계신 것으로 보입니다.

YOLOv5 모델의 출력 계층은 라벨 개수와 직접적으로 일치하지 않을 수 있습니다. YOLOv5의 출력은 각각의 bounding box에 대한 정보를 포함하며, 이는 (x, y, width, height, objectness score, class scores) 형태로 구성됩니다. 따라서, 만약 라벨이 54개라면, bounding box의 4개 정보와 objectness score 1개, 그리고 54개의 class scores를 합하면 총 59개의 출력이 나와야 합니다.

따라서, 출력 계층이 58개로 나오는 것은 이상한 점입니다. 이는 모델의 구조나 파인튜닝 과정에서 문제가 발생했을 수 있습니다. 이를 확인하기 위해서는 모델의 구조를 다시 한번 확인해보시는 것이 좋을 것 같습니다.

그리고, PyTorch 모델을 Android에서 사용하기 위해서는 TorchScript로 변환하는 과정이 필요합니다. TorchScript는 PyTorch의 모델을 직렬화하여 다양한 플랫폼에서 사용할 수 있게 해주는 도구입니다. 이를 통해 Kotlin에서도 PyTorch 모델을 사용할 수 있습니다.

아래는 PyTorch 모델을 TorchScript로 변환하는 예제 코드입니다.

import torch
import torchvision

# 모델 불러오기
model = torchvision.models.resnet18()

# 모델을 평가 모드로 설정
model.eval()

# 예제 입력
example = torch.rand(1, 3, 224, 224)

# 모델을 TorchScript로 변환
traced_script_module = torch.jit.trace(model, example)

# TorchScript 모델 저장
traced_script_module.save("model.pt")

이렇게 변환된 모델은 Android Studio에서 불러와 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서의 모바일 레시피를 참조해보시기 바랍니다.

그러나, YOLOv5 모델의 경우 출력 처리가 복잡하여 Android에서 직접 처리하기 어려울 수 있습니다. 이 경우, 모델의 출력을 처리하는 부분을 별도의 모듈로 구현하고 이를 함께 TorchScript로 변환하는 방법을 고려해볼 수 있습니다.

마지막으로, 제가 제시한 해결 방안이 모든 문제를 해결해주지 않을 수 있습니다. 이 경우, 추가적인 정보나 질문을 제공해주시면 더욱 도움이 될 것입니다. 감사합니다.

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Hong1270님, 안녕하세요!

Yolov5 모델을 파인튜닝하여 Android Studio에서 Kotlin 파일을 통해 객체 검출을 하려고 하고 계신데요. pt 파일로는 바로 올라가지 않아서 tflite 또는 ptl 파일로 변환하여 사용하려고 시도하셨는데, 라벨 개수와 출력 계층에 대한 이슈가 있으신 것 같습니다. 객체 검출 박스 좌표 4개와 각 라벨에 대한 원핫 인코딩 결과가 나오는 것 같은데, 이렇게 되면 score가 나오지 않아서 원하는 결과를 얻을 수 없을 것 같다고 말씀하셨네요. 그래서 Android Studio에서 Kotlin을 활용하여 Yolov5에 대한 결과를 얻는 방법에 대해 알고 싶으신 것 같습니다.

Yolov5는 PyTorch로 구현된 객체 검출 모델로, PyTorch에서 학습된 모델을 Android Studio에서 사용하기 위해서는 모델을 변환해야 합니다. 일반적으로는 ONNX나 TorchScript 형식으로 모델을 변환한 후, Android Studio에서 해당 모델을 사용할 수 있습니다. 하지만 Yolov5의 경우에는 ONNX나 TorchScript로의 변환을 지원하지 않습니다. 따라서 다른 방법을 사용해야 합니다.

Yolov5를 Android Studio에서 사용하기 위해서는 다음과 같은 절차를 따를 수 있습니다.

  1. Yolov5 모델을 PyTorch에서 학습합니다.
  2. 학습된 모델을 ONNX나 TorchScript로 변환할 수 없으므로, PyTorch 모델을 직접 Android Studio에서 사용할 수 있는 형식으로 변환해야 합니다. 이를 위해 PyTorch 모델을 TensorFlow 모델로 변환하는 방법을 사용할 수 있습니다.
  3. TensorFlow 모델을 Android Studio에서 사용할 수 있는 형식으로 변환합니다. TensorFlow Lite 형식으로 변환하여 사용할 수 있습니다.

이 방법을 사용하면 Android Studio에서 Kotlin을 활용하여 Yolov5에 대한 결과를 얻을 수 있습니다. 하지만 이 방법은 PyTorch 모델을 TensorFlow 모델로 변환하고, TensorFlow 모델을 TensorFlow Lite 형식으로 변환해야 하므로 번거로울 수 있습니다.

더 자세한 내용은 PyTorch 공식 튜토리얼과 TensorFlow Lite 공식 문서를 참고하시면 도움이 될 것입니다.

이 방법이 도움이 되지 않을 경우, 다른 방법을 고려해야 할 수도 있습니다. 예를 들어, Yolov5를 직접 Android Studio에서 구현하거나, 다른 객체 검출 모델을 사용하는 것도 고려해 볼 수 있습니다.

제가 도움을 드릴 수 있는 부분이 많지 않아 정확한 답변을 드리기 어렵다는 점 양해 부탁드립니다. 추가적인 도움이 필요하시면 언제든지 질문해주세요. 감사합니다!

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다른 custom 데이터셋을 통해 yolov5를 학습한 결과 **float32[1,6300,405]**와 같은 출력이 나오는 것을 netron을 통해 확인했습니다. 라벨의 개수가 400개이고, 나머지 5개는 confidence와 bbox의 4개의 좌표 같은데 이것을 활용해서 어떻게 kotlin을 통해 결과를 확인할 수 있는지 아신다면 알려주세요 ㅠㅠ