yolov5 커스텀 데이터 학습

라벨링

https://www.makesense.ai/

Make Sense

위 사이트에서 라벨링을 진행한 후 yolo 포멧으로 export하여 yolov5 프로젝트의 적절한 경로에 넣어준다.

 

 

yolo에서는 라벨링을 할 때 사진의 좌측 상단을 (0,0), 우측 하단을 (1,1)로 하여 표시한다. 

 

 

1. 이미지 폴더와 라벨링 폴더를 작업 프로젝트에 지정
2. 트레인셋과 벨리데이션셋 나누는 과정
3. 학습에 사용할 yaml파일 설정
4. 학습 시작
5. 학습 완료 후 pt파일 얻기 -> 학습된 pt파일을 통해 detect 하기

 

학습과정 중 실시간으로 확인 가능

 

진행 중 문제 사항

1. 파이참으로 학습을 진행하려 했는데 패키지 버전의 문제인지 오류가 해결되지 않아 colab으로 학습한 후 pt파일만 파이참으로 옮겼다..

 

2. train 사진 수가 248장으로 적은 편이고 라벨링 할 때 bounding box를 잘 그리지 못해서인지 웹캠인식을 시도하면 내 얼굴도 지게차라고 인식해버린다..(웹캠이 아닌 유튜브 영상이나 사진 등을 인식시킬때는 정상동작ㅠㅠ)  아무래도 내가 학습시킨 모델은 인식률이 많이 안좋은듯..😥

+ 교수님께서 클래스가 하나면 인식률이 더 떨어진다고 말씀하셨다. 2~3개로 늘려서 학습 시도를 권장하셨다.