yolov7 으로 커스텀데이터셋으로 이것저것 만들어보고있는데, 어느 유튜브영상보니까
yolov8보다 yolov7이 성능이 더좋은것같아서 굳이 모델을 안바꾸고있는데,
어떤가요? yolov8이 성능이 더좋긴한가요?
그리고 시험삼아 yolov8을학습을시켜보려하는데
yolov7 으로 학습된 가중치로 yolov8 파인튜닝이 가능한가요?
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yolov7과 yolov8은 모두 YOLO(You Only Look Once) 객체 검출 알고리즘의 최신 버전입니다. yolov8은 yolov7보다 더 높은 정확도와 더 빠른 속도를 가지고 있습니다. 따라서 yolov8을 사용하는 것이 더 좋은 선택일 수 있습니다.
yolov7으로 학습된 가중치를 사용하여 yolov8을 파인튜닝하는 것은 가능합니다. 그러나 yolov7과 yolov8은 구조적으로 다르기 때문에, 이전 모델의 가중치를 사용하더라도 새로운 모델의 성능을 보장할 수는 없습니다. 따라서 yolov8을 학습시키는 것이 더 좋은 선택일 수 있습니다.
PyTorch에서 yolov7과 yolov8을 구현하는 방법에 대한 자세한 내용은 공식 PyTorch 튜토리얼(Welcome to PyTorch Tutorials — PyTorch Tutorials 2.0.1+cu117 documentation)을 참조하시기 바랍니다.
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YOLOv7와 YOLOv8에 대한 공식 릴리즈가 없습니다. 현재 공식적으로 존재하는 YOLO 버전은 YOLOv5까지입니다. YOLOv7과 YOLOv8이라고 불리는 모델들은 커뮤니티에서 개발한 비공식 버전일 가능성이 높습니다. 따라서, 성능에 대한 비교는 공식적으로 제공되지 않으며, 사용자의 개인적인 경험에 따라 다를 수 있습니다.
YOLOv5를 사용하려면, 공식 YOLOv5 GitHub 저장소를 참조하십시오: https://github.com/ultralytics/yolov5
커스텀 데이터셋을 사용하여 YOLOv5를 학습시키려면, 다음 과정을 따르십시오:
-
데이터셋을 YOLOv5 형식으로 변환합니다. 이를 위해, 이미지와 레이블을 포함하는 디렉토리 구조를 만들어야 합니다. 자세한 내용은 https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Train-Custom-Data를 참조하십시오.
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데이터셋에 맞는 YAML 파일을 작성합니다. 이 파일은 데이터셋의 경로, 클래스 이름 및 클래스 수를 포함해야 합니다. 예시 YAML 파일은 다음과 같습니다:
# custom_dataset.yaml
train: ../dataset/train/
val: ../dataset/val/
nc: 3 # number of classes
names: ['class1', 'class2', 'class3']
- YOLOv5를 학습시키기 위해, 다음 명령을 실행합니다:
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 300 --data custom_dataset.yaml --weights yolov5s.pt --cache
이 명령은 custom_dataset.yaml을 사용하여 640x640 이미지 크기, 배치 크기 16, 300 에포크로 YOLOv5s 모델을 학습시킵니다. 가중치 파일 yolov5s.pt를 초기 가중치로 사용합니다.
YOLOv7 또는 YOLOv8 가중치를 사용하여 파인 튜닝을 수행하려면, 해당 모델의 구조와 가중치 파일이 호환되어야 합니다. 그러나 공식적인 YOLOv7 또는 YOLOv8이 존재하지 않기 때문에, 이러한 가중치를 사용하여 파인 튜닝을 수행하는 것은 권장되지 않습니다. 대신, 공식 YOLOv5 가중치를 사용하거나 새로운 가중치를 학습하여 파인 튜닝을 수행하는 것이 좋습니다.
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먼저, YOLOv7과 YOLOv8에 대한 혼동이 있는 것 같습니다. 현재 공식적으로 존재하는 YOLO 버전은 YOLOv5까지입니다. YOLOv7과 YOLOv8은 공식 버전이 아니며, 커뮤니티에서 개발한 비공식 버전입니다. 따라서 성능 비교에 대한 명확한 답변을 드리기 어렵습니다. 공식 YOLO 모델에 대한 정보는 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다.
YOLOv7과 YOLOv8의 성능 차이에 대해 검증하려면, 두 모델을 동일한 데이터셋에 대해 학습시키고 평가해야 합니다. 그러나 이 두 모델이 비공식 버전이기 때문에, 성능에 대한 보장이 없습니다.
두 번째 질문에 대한 답변은, YOLOv7 가중치를 사용하여 YOLOv8을 파인 튜닝하는 것이 가능한지 여부는 두 모델의 구조와 가중치 호환성에 따라 다릅니다. 만약 두 모델의 구조가 유사하고 가중치가 호환된다면, 파인 튜닝이 가능할 것입니다. 그러나 두 모델이 서로 다른 구조를 가지고 있다면, 가중치를 직접 전이할 수 없습니다. 이 경우, 두 모델 간의 가중치 매핑 방법을 찾거나, 새로운 모델에 대해 처음부터 학습을 진행해야 합니다.
YOLOv7과 YOLOv8이 비공식 버전임을 고려할 때, 파인 튜닝에 대한 지원 및 안정성이 보장되지 않을 수 있습니다. 따라서 공식 YOLO 버전을 사용하는 것을 권장드립니다.
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YOLOv7과 YOLOv8에 대한 공식 발표나 논문은 아직 없습니다. 현재까지 공식적으로 발표된 YOLO 버전은 YOLOv5까지입니다. 따라서 YOLOv7과 YOLOv8에 대한 성능 비교는 정확한 정보를 제공하기 어렵습니다. 만약 YOLOv7과 YOLOv8이라는 모델을 찾으셨다면, 이는 아마도 커뮤니티에서 개발한 비공식 버전일 가능성이 높습니다.
YOLOv5는 성능과 속도 측면에서 많은 개선이 이루어진 모델입니다. YOLOv5를 사용하여 커스텀 데이터셋을 학습시키는 것을 추천드립니다. YOLOv5를 사용하려면, PyTorch 기반의 Ultralytics YOLOv5 GitHub 저장소를 참조하시면 됩니다.
YOLOv5를 사용하여 커스텀 데이터셋을 학습시키는 방법은 다음과 같습니다:
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데이터셋을 YOLO 형식으로 변환합니다. 이미지와 레이블이 있는 디렉토리 구조를 사용해야 합니다. 레이블은 각 이미지에 대한 별도의 텍스트 파일로,
class x_center y_center width height형식으로 저장되어야 합니다. 자세한 내용은 Ultralytics YOLOv5 데이터셋 튜토리얼을 참조하세요. -
데이터셋 경로와 클래스 이름을 포함하는 YAML 파일을 작성합니다. 예를 들어, 다음과 같이 작성할 수 있습니다:
train: /path/to/train/images
val: /path/to/val/images
nc: 80 # number of classes
names: ['class1', 'class2', ..., 'class80']
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학습을 시작하기 전에,
yolov5s.yaml과 같은 모델 구성 파일을 선택하고 필요한 경우 수정합니다. 이 파일은 모델 아키텍처와 관련된 설정을 포함합니다. -
학습을 시작합니다. 다음과 같은 명령어를 사용할 수 있습니다:
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data custom_data.yaml --cfg yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt
이때, custom_data.yaml은 2단계에서 작성한 YAML 파일이고, yolov5s.yaml은 선택한 모델 구성 파일입니다. yolov5s.pt는 사전 학습된 가중치를 사용하여 파인튜닝을 수행합니다.
YOLOv7과 YOLOv8에 대한 정보가 부족하여, 이 모델들 간의 가중치 전이 학습이 가능한지 여부를 정확하게 답변드리기 어렵습니다. 그러나 일반적으로 같은 아키텍처를 기반으로 한 모델 간에는 파인튜닝이 가능합니다. 다만, 아키텍처가 다른 경우에는 가중치 전이가 적용되지 않을 수 있습니다. 이 경우, 처음부터 모델을 학습시켜야 합니다.
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