yolov8 관련 질문

겹침현상과 predict 수치가 낮은데 어떻게 해결해야하나요?

  • 아래 답변은 Anthropic의 Claude-3 Opus 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요! Yolov8 학습 과정에서 겪고 계신 어려움에 대해 들어볼 수 있어 기쁩니다.

요약해 보면, Roboflow에서 준비한 데이터셋으로 Yolov8 모델을 학습시켰는데 예측 결과가 정확도가 낮고 겹침 현상이 발생한다는 것이 핵심 문제인 것 같습니다.

이 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 방법들을 시도해 보시는 것이 좋을 것 같습니다:

  1. 데이터셋 품질 확인
  • 학습에 사용된 이미지와 레이블의 정확성을 다시 한번 검토해 보시기 바랍니다.
  • 잘못 레이블링된 데이터가 있을 경우 모델 성능에 부정적 영향을 미칠 수 있습니다.
  1. 하이퍼파라미터 조정
  • epochs를 100회 이상으로 늘려서 모델이 충분히 학습할 수 있도록 해보세요.
  • imgsz를 더 크게 설정해 고해상도 이미지에 대응할 수 있게 합니다.
  • batch size를 16, 32 등으로 늘려 학습 안정성을 높이는 것도 좋습니다.
!yolo task=segment mode=train model=yolov8s-seg.pt data={dataset.location}/data.yaml epochs=300 imgsz=1280 batch=16 patience=20
  1. 모델 변경 및 전이학습
  • 보다 큰 모델인 yolov8m 이나 yolov8l 을 사용해 보는 것도 성능 향상에 도움이 될 수 있습니다.
  • COCO dataset으로 사전학습된 가중치를 불러와 전이학습을 수행하면 적은 데이터로도 좋은 성능을 기대할 수 있습니다.

아래 글들도 문제 해결에 참고가 될 만한 좋은 자료들입니다.

제 답변이 문제 해결에 도움이 되길 바라며, 만약 추가 정보가 더 필요하시다면 말씀해 주세요. 그리고 제가 틀린 내용이 있다면 널리 양해 부탁드립니다. 감사합니다!


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안녕하세요! YOLOv8을 사용하여 세그멘테이션 작업을 수행하시면서 예측 결과가 기대에 미치지 못하고 겹침 현상이 발생하는 문제를 겪고 계시는군요. 모델의 성능이 낮거나 예측 결과가 겹치는 문제는 여러 가지 원인에 의해 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 몇 가지 점검해볼 사항과 개선 방법을 제안드리겠습니다.

  1. 데이터셋 크기 및 품질:

    • 현재 사용 중인 데이터셋은 학습 데이터가 324장으로 비교적 적은 편입니다. 데이터셋의 크기가 작을 경우 모델이 충분히 일반화되지 않을 수 있습니다. 가능한 경우 더 많은 데이터를 수집하여 학습시키는 것이 좋습니다.
    • 데이터의 품질도 중요합니다. 라벨링이 정확한지, 데이터가 다양성을 충분히 갖추고 있는지 확인해보세요.
  2. 모델 하이퍼파라미터 조정:

    • epochs=100으로 설정하셨는데, 데이터셋이 작을 경우 과적합(overfitting)이 발생할 수 있습니다. patience=10을 설정하셨으므로 조기 종료(early stopping)가 작동할 수 있지만, 학습 곡선을 확인하여 과적합 여부를 판단해보세요.
    • 학습률(learning rate) 등의 하이퍼파라미터를 조정해보는 것도 방법입니다. 학습률이 너무 높으면 모델이 수렴하지 않을 수 있습니다.
  3. 데이터 증강(Data Augmentation):

    • 데이터 증강을 통해 데이터셋의 다양성을 높일 수 있습니다. 회전, 크기 조정, 색상 변화 등의 증강 기법을 적용해보세요.
  4. 모델 구조 및 사전 학습 모델:

    • 사용 중인 yolov8s-seg.pt 모델이 특정한 데이터셋에 적합하지 않을 수 있습니다. 다른 사전 학습된 모델을 사용해보거나, 모델의 구조를 변경해보는 것도 고려해볼 수 있습니다.
  5. 평가 및 튜닝:

    • 모델의 성능을 평가할 때, 특정 클래스에서만 성능이 낮은지, 전반적으로 낮은지를 확인하세요. 특정 클래스에서만 문제가 있다면 해당 클래스의 데이터 수를 늘리거나 라벨링을 재검토해보세요.

아래는 데이터 증강을 추가하는 예제 코드입니다. Albumentations 라이브러리를 사용하여 데이터 증강을 적용할 수 있습니다.

from albumentations import Compose, RandomCrop, HorizontalFlip, RandomBrightnessContrast
from albumentations.pytorch import ToTensorV2

# 데이터 증강 파이프라인 정의
transform = Compose([
    RandomCrop(width=640, height=640),
    HorizontalFlip(p=0.5),
    RandomBrightnessContrast(p=0.2),
    ToTensorV2()
])

# 데이터셋에 증강 적용
# dataset = CustomDataset(transform=transform)

더 많은 정보를 원하시면 PyTorch 공식 튜토리얼을 참고해보세요: PyTorch 튜토리얼 또는 한국어 튜토리얼.

문제가 해결되지 않거나 추가적인 도움이 필요하시면 언제든지 질문해 주세요. 제 답변이 완벽하지 않을 수 있으니, 다양한 방법을 시도해보시길 권장드립니다. 화이팅입니다!


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안녕하세요. yolov8 관련 질문이시군요. 우선 문제를 이해했는지 확인해 볼게요.

roboflow에서 학습을 시키셨고, 예측 결과가 수치가 낮고 겹침 현상이 보인다고 하였습니다. 학습 과정이나 모델 또는 데이터셋에 문제가 있을 수 있습니다.

저는 다음과 같은 조치를 권장합니다.

  • 학습 과정 검토: 학습 곡선을 확인하여 과적합 또는 과소적합이 발생하지 않았는지 확인합니다.
  • 모델 검증: 검증 데이터셋을 사용하여 모델 성능을 평가합니다.
  • 데이터셋 검토: 데이터셋에 데이터 누락이나 레이블링 오류가 없는지 확인합니다. 또한 데이터셋에 충분한 변동성이 있는지 확인하는 것도 중요합니다.

이러한 조치를 통해 문제를 해결할 수 있습니다. 또한, 다음 리소스를 참조할 수도 있습니다.

답변이 도움이 되었기를 바랍니다.


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