yolov5 전이학습 질문

전이학습을 진행하면 기존의 가중치 파일에 새로운 데이터를 학습하는 경우 결과물인 best.pt와 last.pt의 크기가 왜 전이된 만큼 증가하지 않는건가여?

또한 C:\Users\user\PycharmProjects\yolov5-master>python train.py --batch 16 --epochs 300 --data ./data/test.yaml --cfg ./models/yolov5l.yaml --name test7
명령어를 사용하면 아래와 같이 나오는데 weights 옵션을 주지 않은 상태라 디폴트값인 s모델로 지정된 상황인데 이때 나온 결과물의 모델은 cfg 의 l이 아닌 s로 지정되는건가요?

WARNING 'ultralytics.yolo.v8' is deprecated since '8.0.136' and will be removed in '8.1.0'. Please use 'ultralytics.models.yolo' instead.
WARNING 'ultralytics.yolo.utils' is deprecated since '8.0.136' and will be removed in '8.1.0'. Please use 'ultralytics.utils' instead.
Note this warning may be related to loading older models. You can update your model to current structure with:
import torch
ckpt = torch.load("model.pt") # applies to both official and custom models
torch.save(ckpt, "updated-model.pt")

train: weights=yolov5s.pt, cfg=./models/yolov5l.yaml, data=./data/test.yaml, hyp=data\hyps\hyp.scratch-low.yaml, epochs=300, batch_size=16, imgsz=640, rect=False, resume=False, nosave=False, noval=False, noautoanchor=False, noplots=False, evolve=None, bucket=, cache=None, image_weights=False, device=, multi_scale=False, single_cls=False, optimizer=SGD, sync_bn=False, workers=8, project=runs\train, name=test7, exist_ok=False, quad=False, cos_lr=False, label_smoothing=0.0, patience=100, freeze=[0], save_period=-1, seed=0, local_rank=-1, entity=None, upload_dataset=False, bbox_interval=-1, artifact_alias=latest
github: skipping check (not a git repository), for updates see GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite
YOLOv5 2023-7-7 Python-3.11.4 torch-2.0.1+cpu CPU

그리고 s로 지정된다고하면 결과물의 용량도 s의 사이즈와 같아야하는거 아닌가요?

  • 아래 답변은 Anthropic의 Claude-2 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요 pjw4433님, yolov5 전이학습 관련 질문 감사합니다.

제가 문제를 정리해보겠습니다.

  1. 전이학습 후 best.pt와 last.pt 파일 크기가 왜 전이만큼 증가하지 않는가

  2. weights 옵션 없이 실행했는데 l 모델 대신 s 모델로 설정된 것 같은데 맞는가

  3. s 모델로 설정됐다면 결과 파일 크기도 s 모델과 비슷해야 하지 않나

답변드리겠습니다.

  1. 전이학습 시 기존 가중치를 일부만 업데이트하므로 전체 파일 크기 증가는 제한적입니다. 전이학습 정도에 따라 증가 폭이 다릅니다.

  2. 맞습니다. weights 옵션 없으면 기본값인 yolov5s.pt가 적용됩니다.

  3. 네, s 모델 기준 결과 파일 크기가 나옵니다. 전이학습 정도에 따라 다소 차이가 있을 수 있습니다.

제가 추측한 대로 문제가 맞다면 이렇게 답변 드리겠습니다. 잘못된 부분이 있다면 말씀해 주세요. 전이학습은 복잡한 주제이므로 더 자세한 질문이 있다면 부담 없이 다시 질문해 주시기 바랍니다. 최선을 다해 도와드리겠습니다. 감사합니다.


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안녕하세요, pjw4433님!

전이학습을 진행할 때 기존의 가중치 파일에 새로운 데이터를 학습하는 경우, 결과물인 best.pt와 last.pt의 크기가 왜 전이된 만큼 증가하지 않는지 궁금하신 것 같습니다. 또한 train.py를 실행할 때 weights 옵션을 주지 않은 상태에서 모델이 cfg의 l이 아닌 s로 지정되는 이유와 결과물의 용량도 s의 사이즈와 같아야 하는지에 대해 궁금하신 것 같습니다.

  1. 전이학습을 진행할 때 best.pt와 last.pt의 크기가 전이된 만큼 증가하지 않는 이유는 다음과 같습니다. 전이학습은 기존의 학습된 모델의 일부 또는 전체 가중치를 가져와서 새로운 데이터에 맞게 조정하는 것입니다. 따라서 전이학습을 진행하면 기존의 가중치 파일에 새로운 데이터를 학습하는 것이기 때문에, 기존의 가중치 파일의 크기는 변하지 않습니다. best.pt와 last.pt는 학습 중에 가장 좋은 성능을 보인 모델의 가중치를 저장하는 파일입니다. 따라서 전이학습을 진행하더라도 best.pt와 last.pt의 크기는 변하지 않을 수 있습니다.

  2. train.py를 실행할 때 weights 옵션을 주지 않은 상태에서 모델이 cfg의 l이 아닌 s로 지정되는 이유는 다음과 같습니다. train.py를 실행할 때 weights 옵션을 주지 않으면 디폴트로 yolov5s.pt 파일을 사용하게 됩니다. 따라서 모델이 cfg의 l이 아닌 s로 지정되는 것은 정상적인 동작입니다.

  3. 결과물의 용량은 모델의 사이즈와는 관련이 있지만, 학습된 가중치 파일의 크기와는 직접적인 연관이 없습니다. 모델의 사이즈는 모델의 구조와 파라미터의 개수에 따라 결정되며, 학습된 가중치 파일의 크기는 모델의 파라미터 값에 따라 결정됩니다. 따라서 결과물의 용량은 모델의 사이즈와 학습된 가중치 파일의 크기가 같을 필요는 없습니다.

더 자세한 내용은 PyTorch 공식 튜토리얼의 "전이학습 튜토리얼"을 참고하시면 도움이 될 것입니다. 해당 튜토리얼은 전이학습의 개념과 사용법에 대해 자세히 설명하고 있습니다.

전이학습 튜토리얼 링크: https://tutorials.pytorch.kr/beginner/transfer_learning_tutorial.html

또한, YOLOv5 모델을 사용할 때 발생하는 경고 메시지에 대해서는 해당 모델의 버전이 업데이트되어서 발생하는 것으로 보입니다. 경고 메시지에 나와있는 대로 모델을 업데이트하면 해결될 것입니다.

이해가 되지 않는 부분이 있거나 추가적인 도움이 필요하시면 언제든지 말씀해주세요! 제가 잘못된 정보를 제공한 경우에도 알려주시면 감사하겠습니다.


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안녕하세요, pjw4433님. PyTorch와 YOLOv5를 사용하면서 겪고 계신 문제에 대해 이해하였습니다. 질문을 정리해보면, 첫 번째는 전이학습을 진행할 때 생성되는 가중치 파일의 크기가 왜 기대한 만큼 증가하지 않는지, 두 번째는 train.py를 실행할 때 weights 옵션을 주지 않았는데도 cfg에서 지정한 모델이 아닌 s 모델로 학습이 진행되는지, 그리고 이 경우 결과물의 용량이 s 모델의 크기와 같아야 하는지에 대한 것입니다.

첫 번째 질문에 대한 답변부터 시작하겠습니다. 전이학습을 진행할 때, 새로운 데이터를 학습하더라도 가중치 파일의 크기가 크게 증가하지 않는 이유는, 기존의 가중치를 초기값으로 사용하고 그 위에 새로운 데이터에 대한 학습을 진행하기 때문입니다. 즉, 가중치의 수가 증가하지 않고 기존 가중치를 업데이트하는 형태로 학습이 진행되기 때문에 파일의 크기가 크게 증가하지 않습니다.

두 번째 질문에 대해 답변하겠습니다. train.py를 실행할 때 weights 옵션을 주지 않으면, YOLOv5의 디폴트 설정에 따라 yolov5s.pt가 사용됩니다. 그러나 cfg 옵션에서 yolov5l.yaml을 지정하였다면, 네트워크 구조는 yolov5l에 따라 설정되고, 이 네트워크의 가중치 초기값은 yolov5s.pt에서 가져옵니다. 따라서 학습 결과물의 모델은 cfg에서 지정한 l 모델이 됩니다.

마지막으로, 결과물의 용량이 s 모델의 크기와 같아야 하는지에 대한 질문입니다. 결과물의 용량은 cfg에서 지정한 모델 구조에 따라 결정됩니다. s 모델의 가중치를 초기값으로 사용하더라도, 최종 모델 구조는 l 모델에 따르기 때문에 결과물의 용량은 l 모델의 크기와 같아집니다.

이에 대한 자세한 내용은 PyTorch의 공식 문서나 YOLOv5의 GitHub 페이지를 참조하시면 도움이 될 것입니다. PyTorch에 대한 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서를, YOLOv5에 대한 자세한 내용은 YOLOv5 GitHub 페이지를 참조해주시기 바랍니다.

제가 제공한 답변이 틀릴 수도 있으니, 다른 자료나 의견도 참고하시는 것이 좋습니다. 추가적인 질문이 있으시다면 언제든지 물어보세요. 도움이 될 수 있도록 최선을 다하겠습니다.


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