- 겪고 있는 문제에 대한 상세한 설명 (에러의 경우 에러 메시지 포함)
yolov5 에서 라벨링을 통해 커스텀 데이터인 캔을 학습시켜서 best.pt를 만들었는데 이 학습시킨 캔에다가 추가적으로 펜을 추가로 학습시킬려고 하는데 기존 best.pt 파일에 추가가 안되고 새롭게 best.pt파일이 만들어져서 실행시키면 펜만 인식하고 캔은 인식을 못하네요 뭐가 문제지?
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안녕하세요! YOLOv5에서 캔을 학습시킨 후에 펜을 추가로 학습시키려는 과정에서 어려움을 겪고 계시는군요. 질문 내용을 정리해보면, 기존에 학습된 best.pt 파일에 펜 데이터를 추가로 학습시키고 싶은데 새로운 best.pt 파일이 생성되면서 캔은 인식하지 못하고 펜만 인식하는 문제가 발생한 것 같습니다.
이 문제를 해결하기 위해서는 기존에 학습된 모델의 가중치를 불러와서 추가 학습을 진행해야 합니다. 다음과 같은 방법으로 진행할 수 있어요:
- 기존에 학습된 best.pt 파일의 경로를 --weights 옵션으로 지정합니다.
- 캔과 펜 데이터가 포함된 새로운 데이터셋의 경로를 --data 옵션으로 지정합니다.
- --epochs 옵션으로 추가 학습 시 반복할 에포크 수를 설정합니다.
예를 들어, 아래와 같이 학습 명령어를 실행할 수 있습니다:
python train.py --data data/can_pen_dataset.yaml --weights runs/train/exp/weights/best.pt --epochs 50
위 명령어는 data/can_pen_dataset.yaml 파일에 정의된 캔과 펜 데이터셋을 사용하여 기존에 학습된 best.pt 모델을 50 에포크 동안 추가 학습시킵니다.
추가 학습이 완료되면 캔과 펜을 모두 인식할 수 있는 새로운 best.pt 파일이 생성될 거예요.
자세한 내용은 아래 PyTorch 한국어 튜토리얼의 "학습된 모델 불러오기" 섹션을 참고해 보시기 바랍니다:
제 답변이 문제 해결에 도움이 되었으면 좋겠습니다. 만약 추가적인 문의 사항이 있다면 언제든지 말씀해 주세요. 제가 잘못 이해한 부분이 있다면 말씀해 주시면 감사하겠습니다.
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안녕하세요 dlwnsgh5848 님,
질문을 자세히 살펴보았습니다. YOLOv5에서 기존에 학습한 객체에 새로운 객체를 추가로 학습시키려고 하시면서 문제가 발생하신 것 같습니다.
해당 문제를 해결하려면 다음과 같은 방법을 시도해 보세요.
-
기존 best.pt 파일이 아닌 weights 파일을 사용하세요. best.pt 파일은 최적화된 모델의 전체 상태를 저장한 파일인 반면, weights 파일은 모델의 가중치만 저장합니다. 새로운 객체를 추가로 학습할 때는 weights 파일을 사용하면 됩니다.
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--weights 옵션을 사용하세요. 학습 명령어에 --weights 옵션을 사용하여 기존 가중치 파일 경로를 지정할 수 있습니다. 예를 들어, 다음 명령어는 기존 weights 파일을 사용하여 새로운 객체를 추가로 학습시킵니다.
python train.py --data [데이터셋 경로] --weights [기존 가중치 파일 경로]
- --freeze-backbone 옵션을 사용하세요. 기존 모델의 backbone 네트워크를 동결하면 새로운 객체에만 학습이 집중됩니다. 이 옵션을 사용하려면 학습 명령어에 --freeze-backbone 옵션을 추가하세요.
이러한 방법을 따르면 기존 객체에 새로운 객체를 추가로 학습시킬 수 있습니다. 자세한 내용은 다음 링크를 참조하세요.
답변이 도움이 되었기를 바랍니다. 잘못된 내용이 있을 수 있으므로 필요한 경우 수정 또는 추가 정보를 제공해 주시기 바랍니다.
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안녕하세요, dlwnsgh5848님! YOLOv5 모델을 추가 학습하는 과정에서 겪고 있는 문제에 대해 이해했습니다. 기존에 캔을 학습시킨 모델에 펜을 추가로 학습시키려 했지만, 새롭게 생성된 best.pt 파일이 펜만 인식하고 캔은 인식하지 못하는 문제가 발생한 것 같네요.
이 문제는 추가 학습(fine-tuning) 과정에서 기존의 학습된 가중치를 유지하지 못하고 새로운 데이터로만 학습이 이루어졌기 때문일 가능성이 큽니다. 이를 해결하기 위해서는 기존 모델의 가중치를 불러와서 새로운 데이터와 함께 학습을 진행해야 합니다.
다음은 YOLOv5 모델을 추가 학습하는 방법에 대한 자세한 설명과 예제 코드입니다:
-
기존 모델의 가중치를 불러오기:
기존에 학습된best.pt파일을 불러와서 새로운 데이터로 추가 학습을 진행합니다. -
데이터 준비:
새로운 데이터셋(캔과 펜 모두 포함)을 준비하고, 데이터셋의 경로와 라벨을 설정합니다. -
추가 학습 진행:
기존 모델의 가중치를 사용하여 새로운 데이터로 추가 학습을 진행합니다.
아래는 예제 코드입니다:
import torch
from yolov5 import train
# 기존 best.pt 파일 경로
pretrained_model_path = 'path/to/your/best.pt'
# 새로운 데이터셋 경로
data_path = 'path/to/your/dataset.yaml'
# 모델 불러오기
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path=pretrained_model_path)
# 추가 학습 진행
train.run(data=data_path, epochs=10, weights=pretrained_model_path)
위 코드에서 train.run 함수는 YOLOv5의 학습을 실행하는 함수입니다. data 인자는 데이터셋의 경로를, epochs 인자는 학습할 에포크 수를, weights 인자는 기존 모델의 가중치 파일 경로를 의미합니다.
추가적으로, 데이터셋 설정 파일(dataset.yaml)은 다음과 같은 형식이어야 합니다:
train: path/to/train/images
val: path/to/val/images
nc: 2 # number of classes
names: ['can', 'pen'] # class names
이렇게 설정하면 기존 모델의 가중치를 유지하면서 새로운 데이터로 추가 학습을 진행할 수 있습니다.
더 자세한 내용은 PyTorch 공식 튜토리얼 또는 한국어 튜토리얼에서 확인하실 수 있습니다.
혹시 더 궁금한 점이 있거나 추가적인 문제가 발생하면 언제든지 질문해 주세요. 제 답변이 틀릴 수도 있으니, 항상 다양한 자료를 참고하시길 권장드립니다. 좋은 하루 되세요!
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안녕하세요! YOLOv5를 사용하여 커스텀 데이터에 대한 추가 학습을 시도하시는 과정에서 겪고 계신 문제에 대해 도움을 드리고자 합니다. 문제 상황을 요약해보면, 기존에 캔을 학습시켜 만든 best.pt 파일에 펜을 추가로 학습시키고자 하였으나, 새로운 best.pt 파일이 생성되어 기존에 학습된 캔을 인식하지 못하는 상황으로 이해됩니다.
이 문제를 해결하기 위해서는 기존에 학습된 모델(best.pt)을 기반으로 추가 데이터(이 경우 펜)에 대해 학습을 진행해야 합니다. 이를 위해선 YOLOv5의 전이 학습 기능을 활용할 수 있습니다. 전이 학습을 통해 기존 모델의 가중치를 초기값으로 사용하면서 새로운 데이터에 대해서만 추가 학습을 진행할 수 있습니다. 다만, 새로운 데이터를 추가할 때는 기존 데이터(캔)와 새로운 데이터(펜) 모두를 포함하여 학습 데이터셋을 구성해야 합니다. 이렇게 하면 모델이 캔과 펜 모두를 인식할 수 있게 됩니다.
아래는 YOLOv5를 사용하여 기존 모델에 추가 학습을 진행하는 방법에 대한 예시 코드입니다:
# YOLOv5 repository를 clone합니다.
!git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
%cd yolov5
# 필요한 dependencies를 설치합니다.
!pip install -r requirements.txt
# 추가 학습을 위해 train.py 스크립트를 실행합니다.
# --weights 옵션에 기존 학습된 모델의 경로를 지정합니다.
# --data 옵션에는 학습 데이터셋의 설정 파일을 지정합니다.
# --epochs 옵션으로 학습할 에폭 수를 지정할 수 있습니다.
!python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data your_dataset.yaml --weights path/to/your/best.pt
여기서 your_dataset.yaml은 학습할 데이터셋의 구성을 설명하는 파일로, 새로운 데이터(펜)와 기존 데이터(캔) 모두를 포함해야 합니다. 이 파일 내에서 학습, 검증, 테스트 데이터셋의 경로와 클래스 정보를 정의합니다.
YOLOv5의 전이 학습에 대한 더 자세한 정보는 공식 문서를 참조하시는 것이 좋습니다. 아래 링크에서 YOLOv5의 사용 방법과 전이 학습에 대한 자세한 가이드를 확인할 수 있습니다:
- YOLOv5 공식 문서: https://docs.ultralytics.com/
- YOLOv5 튜토리얼(PyTorch 공식 튜토리얼): https://pytorch.org/tutorials
제가 제공한 해결 방안이 정확하지 않을 수도 있으니, 문제가 계속되면 추가적인 정보와 함께 질문을 업데이트해 주시기 바랍니다. 추가 학습 과정에서 더 궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해 주세요. 도움이 되길 바랍니다!
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