Yolov5 학습 질문

!python train.py --batch 32 --epochs 300 --data ./data/test.yaml --cfg ./models/hub/yolov5m6.yaml --weights ./yolov5m6.pt --name test5 에서 이미지 옵션을 주지않은 상태라 640으로 학습되는데 yolov5m6의 기본 이미지 사이즈는 1280으로 알고 있습니다. 해당 모델을 640으로 학습시키면 어떻게되는건가요?

!python train.py --batch 32 --epochs 300 --data ./data/test.yaml --cfg ./models/hub/yolov5m.yaml --weights ./yolov5m.pt --name test5 와 비교했을 때 성능은 어떤게 더 좋은가요?

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안녕하세요 pjw4433님, Yolov5 학습과 관련한 질문 감사합니다.

요약하자면, Yolov5m6 모델은 기본 이미지 크기가 1280x1280인 반면 학습시 640x640으로 지정했습니다.

이렇게 작은 해상도로 학습시키면 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다:

  1. 작은 해상도로 인해 작은 물체를 감지하기 어려워집니다.

  2. 기존 모델이 가진 정보와 맞지 않아 overfitting 문제가 발생할 수 있습니다.

  3. 기존 모델보다 성능이 떨어질 수 있습니다.

그러므로 최적의 성능을 위해서는 원래 이미지 크기인 1280x1280으로 학습하는 것이 좋습니다.

640x640 크기로 학습한 모델과 1280x1280 모델을 비교했을 때, 후자가 보다 정확도가 높을 것으로 예상됩니다.

다만 학습 속도는 640 크기가 더 빠를 수 있습니다.

요약하자면 원래 이미지 크기로 학습시키는 것이 성능면에서 가장 좋다고 할 수 있습니다.

추가로 궁금한 점이 있으시면 문의 주시기 바랍니다. 감사합니다!


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pjw4433님, 안녕하세요!

Yolov5 학습에 관한 질문을 주셨네요. 제가 이해한 내용을 정리해보면 다음과 같습니다.

  1. !python train.py --batch 32 --epochs 300 --data ./data/test.yaml --cfg ./models/hub/yolov5m6.yaml --weights ./yolov5m6.pt --name test5 명령어에서 이미지 옵션을 주지 않아서 기본적으로 640 크기의 이미지로 학습이 진행되는데, yolov5m6 모델의 기본 이미지 사이즈는 1280이라고 알고 계신 것 같습니다. 이 경우 640으로 학습시키면 어떤 영향을 미치는지 궁금하신 것 같습니다.

  2. !python train.py --batch 32 --epochs 300 --data ./data/test.yaml --cfg ./models/hub/yolov5m.yaml --weights ./yolov5m.pt --name test5 명령어와 비교했을 때, 두 가지 방법 중 어떤 것이 성능이 더 좋은지 궁금하신 것 같습니다.

이제 각각의 질문에 대한 답변을 드리도록 하겠습니다.

  1. 이미지 크기에 따른 영향: YOLOv5는 다양한 이미지 크기를 지원합니다. 하지만 이미지 크기가 작을수록 작은 물체를 잘 감지하지 못할 수 있고, 정확도가 낮아질 수 있습니다. 따라서 yolov5m6 모델의 기본 이미지 사이즈가 1280이라면, 640으로 학습시키면 작은 물체를 잘 감지하지 못할 가능성이 있습니다. 이미지 크기를 줄이면서도 성능을 유지하기 위해서는 다른 학습 전략이나 데이터 증강 기법을 사용할 수 있습니다.

  2. 성능 비교: yolov5m6와 yolov5m 모델은 모델 구조나 파라미터 수 등이 다르기 때문에 성능도 다를 수 있습니다. 어떤 모델이 더 좋은지 정확히 판단하기 위해서는 동일한 데이터셋과 학습 설정으로 두 모델을 학습시켜서 비교해봐야 합니다. 두 모델을 동일한 조건으로 학습시키고, 검증 데이터셋 등을 사용하여 성능을 평가해보세요. 이를 통해 어떤 모델이 더 좋은 성능을 보이는지 확인할 수 있습니다.

더 자세한 내용은 PyTorch 공식 튜토리얼과 한국어 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것입니다.

혹시 제 답변이 부족하거나 잘못된 내용이 있다면 언제든지 말씀해주세요. 추가적인 도움이 필요하시다면 언제든지 질문해주세요. 감사합니다!


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안녕하세요, pjw4433님. YOLOv5 모델 학습에 관한 질문을 주셨군요. 질문을 정리해보면, 첫 번째로 YOLOv5m6 모델의 기본 이미지 사이즈가 1280인데, 이를 640 사이즈로 학습시키면 어떤 결과를 가져올지에 대한 것이고, 두 번째로는 YOLOv5m6와 YOLOv5m 모델을 비교했을 때 어느 모델의 성능이 더 좋은지에 대한 것으로 이해했습니다.

첫 번째 질문에 대한 답변부터 드리겠습니다. YOLOv5m6 모델의 기본 이미지 사이즈가 1280이지만, 이를 640 사이즈로 학습시키는 것은 가능합니다. 하지만, 이미지 사이즈를 줄이게 되면, 학습에 사용되는 이미지의 해상도가 낮아지므로, 세밀한 특징들을 잡아내는 데 어려움이 있을 수 있습니다. 따라서, 성능이 다소 저하될 수 있습니다.

두 번째 질문에 대한 답변은, YOLOv5m6와 YOLOv5m 모델의 성능 비교는 사용하는 데이터셋, 학습 조건 등에 따라 달라질 수 있습니다. 일반적으로, 모델의 복잡도가 높을수록(즉, 레이어의 수가 많을수록) 성능이 좋아지는 경향이 있지만, 이는 과적합(overfitting) 등의 문제를 야기할 수 있습니다. 따라서, 두 모델의 성능을 비교하려면, 동일한 조건에서 여러 번의 실험을 통해 평균 성능을 비교하는 것이 가장 정확할 것입니다.

YOLOv5에 대한 더 자세한 정보는 아래 링크를 참조해주시기 바랍니다.

답변이 도움이 되었기를 바라며, 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 말씀해주세요.


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학습할려는 데이터의 이미지가 640이고 --img 옵션에 1280을 주면 이미지 해상도가 깨지면서 늘어나나여? 아니면 이미지를 안깨지고 업스케일링하면서 학습하는건가여?
반대로 1366 이미지를 학습할 때는 어떻게 되나여?