yolov5 전이학습 질문

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안녕하세요, PyTorch를 이용한 ML 프로젝트를 시작한지 얼마 안된 학생입니다! YOLOv5를 전이학습하여, 제가 원하는 몇가지 객체들을 추가하고 기존 MS COCO 데이터셋으로 성능을 올려보려고 합니다.
그 과정에서 YOLOv5 의 pretrained model(MS COCO-dataset) class 중 'car'를 빼고, sedan, suv, sports car dataset을 추가하여 학습시켜보려고합니다.

이렇게 하려고 했을때, YOLOv5 의 data.yml 파일에 class 구성을 다음과 같이 해봤는데 이게 맞을까요?..

  • 기존 YOLOv5 pretrained COCO.yml

train: train2017.txt # train images (relative to 'path') 118287 images
val: val2017.txt # val images (relative to 'path') 5000 images
test: test-dev2017.txt # 20288 of 40670 images, submit to https://competitions.codalab.org/competitions/20794

Classes

names:
0: person
1: bicycle
2: car
3: motorcycle
4: airplane
5: bus
6: train
7: truck
8: boat
9: traffic light
10: fire hydrant
11: stop sign
12: parking meter
13: bench
14: bird
15: cat
16: dog
17: horse
18: sheep
19: cow
20: elephant
21: bear
22: zebra
23: giraffe
24: backpack
25: umbrella
26: handbag
27: tie
28: suitcase
29: frisbee
30: skis
31: snowboard
32: sports ball
33: kite
34: baseball bat
35: baseball glove
36: skateboard
37: surfboard
38: tennis racket
39: bottle
40: wine glass
41: cup
42: fork
43: knife
44: spoon
45: bowl
46: banana
47: apple
48: sandwich
49: orange
50: broccoli
51: carrot
52: hot dog
53: pizza
54: donut
55: cake
56: chair
57: couch
58: potted plant
59: bed
60: dining table
61: toilet
62: tv
63: laptop
64: mouse
65: remote
66: keyboard
67: cell phone
68: microwave
69: oven
70: toaster
71: sink
72: refrigerator
73: book
74: clock
75: vase
76: scissors
77: teddy bear
78: hair drier
79: toothbrush

  • 전이학습하려는 customdata.yml

train: ../train/images
val: ../valid/images

nc: 83

names: ['aeroplane', 'apple', 'backpack', 'banana', 'baseball bat', 'baseball glove', 'bear', 'bed', 'bench', 'bicycle', 'bird', 'boat', 'book', 'bottle', 'bowl', 'broccoli', 'bus', 'cake', '', 'carrot', 'cat', 'cell phone', 'chair', 'clock', 'cow', 'cup', 'diningtable', 'dog', 'donut', 'elephant', 'fire hydrant', 'fork', 'frisbee', 'giraffe', 'hair drier', 'handbag', 'horse', 'hot dog', 'keyboard', 'kite', 'knife', 'laptop', 'microwave', 'motorbike', 'mouse', 'orange', 'oven', 'parking meter', 'person', 'pizza', 'pottedplant', 'refrigerator', 'remote', 'sandwich', 'scissors', 'sheep', 'sink', 'skateboard', 'skis', 'snowboard', 'sofa', 'spoon', 'sports ball', 'stop sign', 'suitcase', 'surfboard', 'teddy bear', 'tennis racket', 'tie', 'toaster', 'toilet', 'toothbrush', 'traffic light', 'train', 'truck', 'tvmonitor', 'umbrella', 'vase', 'wine glass', 'zebra', 'sedan','suv','sports car'] # 'car' 를 뺌

train 9 : val 1 구성 (COCO + cars set)

또, 제가 알기로 전이학습을 할때, 기존 데이터셋도 꼭 같이 넣어줘야한다고 들었는데 맞나요?

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안녕하세요 jayce1님, YOLOv5 전이학습에 대한 질문 감사합니다.

먼저 제가 문제를 잘 이해했는지 확인해보겠습니다. YOLOv5 모델에서 'car' 클래스를 제거하고 sedan, suv, sports car 클래스를 추가하여 전이학습을 시도하고 계시다는 것이 맞습니까?

data.yml 파일 설정은 대체로 올바르게 구성하신 것 같습니다. 클래스 이름을 적절히 수정하시고 새로 추가한 클래스도 반영하셨습니다.

다만 전이학습 시 기존 데이터셋을 함께 사용해야 한다는 지적은 맞습니다. 전이학습 과정에서 기존 데이터를 활용하지 않으면 overfitting의 위험이 있습니다. 따라서 저는 다음과 같이 기존 COCO 데이터셋의 일부를 함께 사용하는 것을 추천드립니다.

train: ../train/images, ./path/to/COCO/train2017/*.jpg 
val: ../valid/images, ./path/to/COCO/val2017/*.jpg

여기에 COCO train/val 이미지 일부를 같이 지정하면 overfitting을 방지하면서 전이학습을 보다 안정적으로 진행할 수 있습니다.

추가로, 전이학습 시 learning rate와 batch size도 적절히 조정하는 것이 중요합니다. 이 부분은 실험을 통해 가장 성능이 좋은 하이퍼파라미터를 찾아가면 될 것 같습니다.

제가 대답이 부족하거나 잘못된 부분이 있다면 언제든지 댓글 남겨주세요. 더 자세한 정보가 필요하면 질문 부탁드립니다.

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안녕하세요! PyTorch와 YOLOv5를 활용한 프로젝트에 도전하고 계신 것을 환영합니다. 전이학습을 통해 특정 객체들을 추가하고자 하는 목표는 매우 흥미로운 도전입니다. 질문을 요약해보면, YOLOv5의 pretrained 모델을 사용하여 'car' 클래스를 제외하고 sedan, suv, sports car 데이터셋을 추가하여 학습하고자 하며, 이를 위해 data.yml 파일의 클래스 구성을 어떻게 해야 하는지, 그리고 기존 데이터셋을 전이학습에 포함시켜야 하는지에 대한 질문으로 이해됩니다.

YOLOv5 data.yml 파일 수정 및 전이학습 접근 방법

YOLOv5의 data.yml 파일 수정에 대해 말씀드리겠습니다. 제시해주신 customdata.yml 파일의 구성 방식은 올바른 접근입니다. 'car' 클래스를 제외하고 sedan, suv, sports car를 추가하셨는데, 이는 YOLOv5 모델이 새로운 클래스를 학습할 수 있도록 하는 좋은 방법입니다. 다만, nc (number of classes) 값이 기존 클래스 수에서 'car'를 제외하고 새로운 클래스 3개를 추가한 총 클래스 수와 일치하는지 확인해야 합니다.

전이학습 시 기존 데이터셋을 포함시켜야 하는지에 대한 질문에 대해서는, 전이학습의 목적에 따라 다릅니다. 기존에 학습된 모델의 일반화 능력을 유지하면서 새로운 클래스에 대해 학습하고자 한다면, 기존 데이터셋과 새로운 데이터셋을 함께 사용하는 것이 좋습니다. 이렇게 함으로써 모델이 기존 클래스와 새로운 클래스 모두를 인식할 수 있도록 학습됩니다.

예제 코드

다음은 PyTorch와 YOLOv5를 사용하여 전이학습을 설정하는 간단한 예제 코드입니다. 이 코드는 customdata.yml 파일을 사용하여 모델을 학습하는 방법을 보여줍니다.

# YOLOv5 모델을 위한 PyTorch 라이브러리를 설치합니다.
# !pip install torch torchvision

# YOLOv5 저장소를 복제합니다. (최신 버전 확인 필요)
# !git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
# %cd yolov5

# 필요한 종속성을 설치합니다.
# !pip install -r requirements.txt

# 전이학습을 시작합니다. customdata.yml 파일을 사용합니다.
# train.py 스크립트를 사용하며, 필요한 인자를 전달합니다.
# 예: --data customdata.yml --weights yolov5s.pt --epochs 50
# !python train.py --data ../path/to/customdata.yml --weights yolov5s.pt --epochs 50

이 코드는 YOLOv5의 GitHub 저장소에서 필요한 스크립트와 요구 사항을 설치한 후, train.py 스크립트를 사용하여 customdata.yml 파일을 기반으로 모델을 학습시키는 방법을 보여줍니다. 실제 경로와 설정은 프로젝트에 맞게 조정해야 합니다.

참고 자료

YOLOv5 공식 문서 및 PyTorch 관련 자료는 다음 링크를 참고하시기 바랍니다.

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 정보가 필요하거나 더 궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해 주세요. 프로젝트에 성공하시길 바랍니다!

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안녕하세요! PyTorch와 YOLOv5를 이용한 프로젝트에 도전하고 계신 것을 환영합니다. 전이학습을 통해 특정 객체들을 추가하고자 하는 목표는 매우 흥미로운 도전입니다. 질문을 요약해보면, YOLOv5의 pretrained 모델을 사용하여 'car' 클래스를 제외하고 sedan, suv, sports car 데이터셋을 추가하여 학습하고자 하며, 이를 위해 data.yml 파일의 클래스 구성을 어떻게 해야 하는지, 그리고 기존 데이터셋을 전이학습 시에 포함해야 하는지에 대한 질문으로 이해됩니다.

YOLOv5 data.yml 파일 수정

YOLOv5의 data.yml 파일을 수정하여 클래스를 추가하는 방법에 대해 설명드리겠습니다. 기존의 'car' 클래스를 제외하고 sedan, suv, sports car를 추가하는 것이 목표이므로, names 리스트에서 'car'를 제거하고 새로운 클래스를 추가하는 방식으로 접근하셨는데, 이는 올바른 접근 방식입니다. 다만, nc (클래스의 수)도 새로운 클래스 수에 맞게 조정해야 합니다.

예를 들어, 기존에 80개의 클래스가 있었다면 'car'를 제외하고 3개를 추가하므로 총 클래스 수는 82개가 됩니다. 따라서 nc를 82로 설정해야 합니다. 하지만, 여기서는 nc를 83으로 설정하셨는데, 이는 아마도 기존 클래스 수를 정확히 고려하지 않은 것 같습니다. 정확한 클래스 수를 확인하고 nc 값을 조정해 주세요.

nc: 82 # 클래스의 총 수를 정확히 설정
names: ['person', 'bicycle', ... , 'toothbrush', 'sedan', 'suv', 'sports car'] # 'car'를 제외하고 새로운 클래스 추가

전이학습 시 기존 데이터셋 포함 여부

전이학습을 할 때 기존 데이터셋을 포함할지 여부는 학습 목표에 따라 달라집니다. 만약 새로운 클래스를 기존 클래스와 함께 인식하고자 한다면, 기존 데이터셋을 포함시키는 것이 좋습니다. 이렇게 함으로써 모델이 기존 클래스와 새로운 클래스 모두를 인식할 수 있게 됩니다. 반면, 오직 새로운 클래스만 인식하도록 하고 싶다면, 새로운 데이터셋만 사용하여 학습시킬 수도 있습니다.

전이학습을 위한 좋은 출발점으로, PyTorch 공식 문서의 전이학습 가이드를 참고하시는 것을 추천드립니다. 여기서는 이미지 분류를 위한 전이학습 방법을 설명하고 있으며, 이를 YOLOv5와 같은 객체 탐지 모델에 적용하는 데에도 유용한 정보를 얻을 수 있습니다.

마지막으로, 제가 제공한 정보가 정확하지 않을 수도 있으니, 항상 공식 문서와 다른 참고 자료를 통해 최신 정보를 확인하는 것이 중요합니다. 질문에 대한 추가 정보가 필요하시거나, 다른 궁금증이 있으시면 언제든지 질문해 주세요. 프로젝트에 성공하시길 바랍니다!

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