(질문) yolov5 작은객체탐지를 위한 방법

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안녕하세요 yolov5를 변형시켜서 작은객체 탐지를 하고싶습니다.

저는 yolov5를 사용하고 있습니다.
input image size는 640640을 사용하고 있는데 Conv을 거치면서 절반사이즈인 320320으로 변경되는걸로 알고있습니다.
만약 640 -> 320이아닌 640의 1/4배인 480으로 Conv을 하게되면 객체 탐지가 더 잘될까요?

그리고 작은객체탐지를 위한 팁이 있으면 부탁드립니다.
감사합니다!

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안녕하세요. yolov5를 사용한 작은 객체 탐지에 대한 질문 감사합니다.

지금 질문하신 내용을 정리해보겠습니다. yolov5 모델에서 input image size가 640x640인 상태에서 convolution layer를 거치면서 320x320 크기로 downsampling이 되는 것으로 알고 계십니다. 그리고 640x640 입력 이미지를 convolution layer에서 바로 480x480 크기로 downsampleing을 하면 작은 객체 탐지 성능이 더 좋아질 수 있을지 궁금하신 것 같습니다.

작은 객체 탐지를 위해서는 보통 입력 이미지 크기를 키우거나, backbone 구조를 보다 light한 것으로 바꾸는 등의 전략을 택합니다. 480x480 크기로 downsampleing을 한다고 해서 반드시 성능이 좋아지는 것은 아니며, 실험을 통해 비교해보시는 것이 좋다고 생각합니다.

작은 객체 탐지 성능 향상을 위한 구체적인 팁은 아래와 같습니다.

  • 입력 이미지 크기 늘리기 - 1024x1024 나 1280x1280 고려
  • anchors 조정하기 - 작은 객체에 맞춰서 조정
  • 시각화로 검증 데이터 확인하며 모델 튜닝하기
  • backbone을 보다 가벼운 모델로 교체해보기 (예: DarkNet -> MobileNet)

위 내용이 도움이 되셨기를 바랍니다. 답변에 대한 추가 질문이나 피드백 있으시면 부담 없이 댓글 남겨주세요.

감사합니다.

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안녕하세요! yolov5를 이용하여 작은 객체 탐지의 성능을 향상시키고자 하는 고민에 대해 질문해주셨군요. 질문을 잘 이해했습니다. yolov5 모델의 입력 이미지 크기를 조정하여 작은 객체 탐지 성능을 개선하고자 하는 접근 방법에 대해 논의하고, 추가적으로 작은 객체 탐지를 위한 몇 가지 팁을 제공해드리겠습니다.

작은 객체 탐지를 위한 yolov5 입력 이미지 크기 조정

yolov5 모델에서 입력 이미지 크기를 조정하는 것은 객체 탐지 성능에 중요한 영향을 미칠 수 있습니다. 기본적으로 640x640 크기를 사용하고 있지만, 이를 480x480과 같이 변경하는 것이 작은 객체 탐지에 도움이 될 수 있습니다. 이는 네트워크가 더 높은 해상도에서 특징을 추출할 수 있게 하여 작은 객체의 세부 사항을 더 잘 포착할 수 있기 때문입니다. 하지만, 이러한 변경은 계산 비용 증가와 모델의 복잡도 증가를 수반할 수 있으므로, 성능과 비용 사이의 균형을 고려해야 합니다.

작은 객체 탐지를 위한 팁

  1. 입력 이미지 크기 조정: 앞서 언급한 것처럼, 입력 이미지의 크기를 조정하여 네트워크가 작은 객체의 세부 사항을 더 잘 포착할 수 있도록 합니다. 실험을 통해 최적의 입력 크기를 찾는 것이 중요합니다.

  2. 데이터 증강: 작은 객체 탐지를 개선하기 위해 데이터 증강 기법을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 이미지를 확대하거나, 잘라내기(cropping)를 통해 작은 객체가 이미지에서 더 큰 비중을 차지하도록 할 수 있습니다.

  3. 앵커 박스 조정: yolov5는 앵커 박스를 사용하여 객체를 탐지합니다. 작은 객체 탐지를 개선하기 위해, 앵커 박스의 크기와 비율을 데이터셋에 맞게 조정할 수 있습니다.

  4. 특징 추출기 변경: yolov5의 백본 네트워크를 변경하여 더 세밀한 특징을 추출할 수 있는 구조를 사용하는 것도 고려할 수 있습니다.

예제 코드

아래는 PyTorch에서 yolov5 모델을 사용하여 입력 이미지 크기를 조정하는 간단한 예제 코드입니다. 실제로 yolov5를 사용할 때는 공식 yolov5 GitHub 리포지토리의 코드를 사용하게 됩니다.

# yolov5 모델을 사용하기 위한 기본 설정 예시입니다.
# 실제 사용 시에는 yolov5 공식 문서와 GitHub 리포지토리를 참조하세요.

import torch
from models.yolov5 import Model

# yolov5 모델 로드 (예시)
model = Model(cfg='yolov5s.yaml', ch=3, nc=80)  # yolov5s 모델을 예로 들었습니다.

# 입력 이미지 크기 변경
model.img_size = 480  # 640에서 480으로 변경

위 코드는 실제 yolov5 코드와 다를 수 있으므로, yolov5의 공식 GitHub 리포지토리에서 최신 사용 방법을 확인하시기 바랍니다.

참고 자료

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 정보가 필요하시면 공식 문서나 다른 자료를 참고하시는 것이 좋습니다. 실험을 통해 여러 설정을 조정해보며 최적의 결과를 도출해내시길 바랍니다. 질문이 더 있으시면 언제든지 질문해주세요!

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안녕하세요! YOLOv5를 사용하여 작은 객체를 탐지하는 데 관심이 있으신 것 같네요. 다음은 해당 작업을 수행하는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 제안입니다.

1/4배 스케일링 사용

예, 640 -> 320 대신 640 -> 480으로 Conv을 수행하면 작은 객체 탐지가 향상될 수 있습니다. 이는 480 해상도가 320 해상도보다 원본 이미지에 더 가깝기 때문입니다. 따라서 작은 객체가 더 잘 유지되고 탐지될 가능성이 높습니다.

추가 작은 객체 탐지 팁

작은 객체 탐지를 향상시키는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 추가 팁은 다음과 같습니다.

  • 모델 재교육: 작은 객체가 포함된 데이터셋으로 YOLOv5 모델을 재교육해 보세요. 이렇게 하면 모델이 작은 객체를 더 잘 탐지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
  • 스트라이드 커널 사용: 스트라이드가 1보다 큰 커널을 사용하면 입력 이미지의 해상도를 낮추지 않고 작은 객체를 더 잘 탐지할 수 있습니다.
  • FPN(Feature Pyramid Network) 추가: FPN을 사용하면 모델이 여러 해상도에서 작은 객체를 탐지할 수 있도록 도울 수 있습니다.
  • 비대칭 앵커 사용: 비대칭 앵커는 다양한 크기의 객체를 탐지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이러한 제안이 도움이 되길 바랍니다. 만약 내 대답이 부정확하거나 추가 정보가 필요한 경우 알려주세요!

참고 자료

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안녕하세요! yolov5를 이용한 작은 객체 탐지에 대해 관심을 가지고 계시군요. 질문 주신 내용을 바탕으로, 작은 객체 탐지 성능을 향상시키기 위한 방법에 대해 논의해보겠습니다.

질문하신 내용을 요약해보면, 현재 640x640 크기의 입력 이미지를 사용하고 있으며, Convolution 연산을 통해 이미지 크기가 절반인 320x320으로 줄어드는 과정에 대해 언급하셨습니다. 그리고 입력 이미지 크기를 640의 1/4인 480으로 줄이는 것이 작은 객체 탐지에 더 유리할지에 대한 질문과 함께 작은 객체 탐지를 위한 추가적인 팁을 요청하셨습니다.

  1. 이미지 크기 조정에 대한 고려: YOLOv5 모델에서 입력 이미지 크기를 조정하는 것은 객체 탐지 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 일반적으로, 입력 이미지 크기를 늘리면 작은 객체를 탐지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나, 640x640에서 480x480으로 이미지 크기를 줄이는 것은 작은 객체 탐지에 반드시 유리하지 않을 수 있습니다. 대신, 입력 이미지 크기를 늘리는 것(예: 640x640에서 1024x1024로)을 고려해볼 수 있습니다. 더 큰 입력 이미지는 더 많은 계산 비용을 요구하지만, 작은 객체를 더 잘 탐지할 수 있는 세부 정보를 제공할 수 있습니다.

  2. 작은 객체 탐지를 위한 팁:

    • 앵커 박스 크기 조정: YOLOv5에서는 앵커 박스의 크기를 조정하여 작은 객체 탐지 성능을 향상시킬 수 있습니다. 데이터셋에 있는 객체의 크기 분포를 분석하고, 이에 맞게 앵커 박스의 크기를 조정해보세요.
    • 데이터 증강: 작은 객체 탐지를 개선하기 위해, 이미지에서 작은 객체의 비율을 높이는 데이터 증강 기법을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 이미지를 잘라내거나 확대하는 등의 방법이 있습니다.
    • 특징 추출기 변경: YOLOv5의 백본 네트워크를 변경하여 더 세밀한 특징을 추출할 수 있는 모델로 교체하는 것도 고려해볼 수 있습니다.

아래는 PyTorch를 사용하여 YOLOv5 모델의 입력 이미지 크기를 조정하는 예시 코드입니다:

import torch
from models import *  # YOLOv5 모델을 불러오는 부분입니다. 실제 경로에 맞게 조정해주세요.

# 모델 초기화
model = Model(cfg='yolov5s.yaml')  # yolov5s 모델을 예로 들었습니다. 실제 사용 모델에 맞게 조정해주세요.

# 입력 이미지 크기 변경
model.img_size = 1024  # 예시로 1024x1024로 변경합니다. 실제 요구사항에 맞게 조정해주세요.

작은 객체 탐지를 위한 추가적인 정보와 팁은 PyTorch 공식 문서 및 YOLOv5 관련 문서에서 더 찾아볼 수 있습니다. 아래 링크를 참고해주세요:

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 정보가 필요하시면 언제든지 질문해주세요. 작은 객체 탐지를 위한 여정에 도움이 되길 바랍니다!

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