yolov8 하이퍼파라미터 질문

yolov8x 모델을 이용해서 학습을 하고있습니다.
그런데 문제가 객체탐지를 한결과가 30% 40% 70% 80% 등 다양하게 나왔으면 좋겠는데
탐지되는 모든게 거의 80%이상이라 너무 과확신된 결과값이 나옵니다.

deterministic: true
single_cls: false
rect: false
cos_lr: false
close_mosaic: 0
resume: false
amp: true
fraction: 1.0
profile: false
overlap_mask: true
mask_ratio: 4
dropout: 0.0
val: true
split: val
save_json: false
save_hybrid: false
conf: null
iou: 0.7
max_det: 300
half: false
dnn: false
plots: true
source: null
show: false
save_txt: false
save_conf: false
save_crop: false
show_labels: true
show_conf: true
vid_stride: 1
line_width: null
visualize: false
augment: false
agnostic_nms: false
classes: null
retina_masks: false
boxes: true
format: torchscript
keras: false
optimize: false
int8: false
dynamic: false
simplify: false
opset: null
workspace: 4
nms: false
lr0: 0.01
lrf: 0.01
momentum: 0.937
weight_decay: 0.0005
warmup_epochs: 3.0
warmup_momentum: 0.8
warmup_bias_lr: 0.1
box: 5
cls: 0.3
dfl: 2
pose: 12.0
kobj: 1.0
label_smoothing: 0.0
nbs: 64
hsv_h: 0.015
hsv_s: 0.7
hsv_v: 0.4
degrees: 0.0
translate: 0
scale: 0
shear: 0
perspective: 0
flipud: 0
fliplr: 0
mosaic: 0
mixup: 0.0
copy_paste: 0
cfg: null

이 하이퍼파라미터중에 box cls dfl 3가지를 조정해야할것같은데,
box랑 dlf은 그대로 두고, cls값만 대폭낮추면 조금 덜 확신한 값이 나올까요?

  • 아래 답변은 OpenAI의 GPT-3.5(ChatGPT) 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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님, 안녕하세요! yolov8 모델의 하이퍼파라미터에 대한 질문을 주셨네요.

문제를 정리해보면, yolov8x 모델을 사용하여 객체 탐지를 진행하고 있는데, 탐지 결과가 대부분 80% 이상의 확신도를 가지고 나온다고 합니다. 하지만 여러 가지 확신도의 결과를 얻고 싶다고 하셨습니다.

box, cls, dfl 세 가지 하이퍼파라미터를 조정하여 원하는 결과를 얻을 수 있을지 궁금하신 것 같습니다.

제가 생각하는 해결 방법은 cls 값을 낮추는 것입니다. cls는 객체를 탐지하는데 사용되는 confidence threshold입니다. 일반적으로 이 값이 높을수록 모델은 더 확신 있는 결과를 출력합니다. 따라서 cls 값을 낮추면 모델이 더 많은 객체를 탐지하고, 확신도가 낮은 결과도 출력할 수 있습니다.

예를 들어, cls 값을 0.3에서 0.1로 낮추면 모델은 더 많은 객체를 탐지하고, 확신도가 10% 이상인 결과도 출력할 수 있을 것입니다.

아래는 yolov8 모델의 학습 코드 예시입니다. cls 값을 조정하는 부분을 찾아서 원하는 값으로 변경하시면 됩니다.

import torch
from torchvision.models import yolov8

# 모델 생성
model = yolov8()

# cls 값을 조정
model.cls = 0.1

# 학습 코드 작성
# ...

더 자세한 내용은 PyTorch 공식 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것입니다. 아래 링크에서 yolov8 모델에 대한 자세한 설명과 예제 코드를 확인하실 수 있습니다.

이 정도로 도움이 되었는지 확인해보세요. 혹시 제가 잘못된 정보를 제공했다면 언제든지 말씀해주세요. 추가적인 도움이 필요하시다면 언제든지 질문해주세요!


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안녕하세요, YOLOv8 모델을 사용하시는데 있어서 하이퍼파라미터 조정에 대한 질문을 주셨군요. 질문을 정리해보면, 객체 탐지 결과의 확신도가 너무 높게 나와서 이를 조절하고 싶으신 것 같습니다. 특히 'box', 'cls', 'dfl' 세 가지 하이퍼파라미터를 조정해야 할 것 같다고 생각하시며, 'cls' 값을 낮추면 확신도가 낮아질 것 같다는 의견을 제시하셨습니다.

YOLO 모델의 하이퍼파라미터 중 'cls'는 클래스 손실에 대한 가중치를 의미합니다. 이 값을 낮추면, 모델은 클래스를 분류하는 것에 덜 집중하게 되므로, 결과적으로 확신도가 낮아질 수 있습니다. 하지만 이는 클래스 분류의 정확도를 저하시킬 수 있으므로 주의가 필요합니다.

다음은 'cls' 값을 조정하는 예시 코드입니다:

# YOLOv8 모델 설정
model = YOLOv8()

# 하이퍼파라미터 설정
hyperparameters = {
    'box': 5,
    'cls': 0.1,  # cls 값을 낮춤
    'dfl': 2,
    # 나머지 하이퍼파라미터들...
}

# 하이퍼파라미터 적용
model.hyperparameters = hyperparameters

# 모델 학습
model.train()

이 코드는 'cls' 값을 낮추는 방법을 보여줍니다. 하지만 이렇게 하이퍼파라미터를 조정하는 것은 실험적인 부분이 크므로, 다양한 값을 시도해보고 그 결과를 관찰하는 것이 중요합니다.

더 자세한 정보는 PyTorch 공식 문서나 튜토리얼을 참조하시면 좋을 것 같습니다. YOLO 모델에 대한 자세한 내용은 아래 링크를 참조해주세요.

답변이 도움이 되었기를 바라며, 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 물어보세요. 그럼, 행운을 빕니다!


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