[Aimmy] - 이미지 라벨링 및 모델 훈련 방법 (YOLOv8) (개정판)

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[Aimmy] - 이미지 라벨링 및 모델 훈련 방법 (YOLOv8) (개정판)

콘텐츠 목차:

  1. 울트라리틱 설치 방법
  2. 폴더 구조 및 YML 설정
  3. 이미지 수집 및 라벨링
  4. 학습 및 모델 내보내기
  5. 에이미(Amy) 사용 가이드
  6. 배경 이미지의 중요성
  7. 학습 시간과 최적화
  8. 에이미 개발자 지원 및 기여
  9. 질문과 답변
  10. 관련 자료 링크

울트라리틱: 강력한 컴퓨터 비전 AI 훈련 플랫폼

우리는 에이미(Amy)를 사용하여 게임 이미지를 자동으로 수집해서 모델을 훈련시킬 수 있습니다. 하지만 이전 비디오의 혼란스러움과 조직화 부족에 대해 약간의 후회가 들어서 튜토리얼을 개선해 보고자 합니다. 이 글에서는 울트라리틱(Ultral Litic)을 설치하는 방법부터 시작하여 이미지 수집, 라벨링, 모델 학습 및 내보내기에 이르는 모든 과정을 자세히 알아보겠습니다. 링크는 설명란에 모두 포함되어 있으니 필요한 경우 참고하시기 바랍니다.

1️⃣울트라리틱 설치 방법

먼저, 울트라리틱을 설치해야 합니다. 설치 전에 파이썬도 설치해야 하며, 최신 버전을 사용할 수 있습니다. 설치 후에는 환경 변수에 추가해야 합니다. 그런 다음 울트라리틱의 GitHub 페이지로 이동하여 명령 줄에서 pip install ultralitics를 실행하여 설치를 완료합니다. 설치가 완료되면 명령어를 사용해 볼 수 있으며, Ultral Litics 웹사이트에서 제공하는 CLI 문서를 참조하면 사용 방법을 자세히 알 수 있습니다.

2️⃣폴더 구조 및 YML 설정

폴더 구조를 설정하고 YML 파일을 만들어야 합니다. 폴더를 생성한 후 이미지 데이터 폴더, 이미지 폴더, 라벨 폴더 및 학습 및 검증 폴더를 만듭니다. 이제 YML 파일을 생성해야 하는데, 이는 YOLO가 데이터셋을 어떻게 처리할지에 대한 설정 파일입니다. 이 글에서는 기본 설정 파일을 사용할 예정이며, 필요한 경우 설정을 수정할 수 있습니다. 폴더 구조와 YML 파일 설정이 완료되면 학습 및 내보내기를 진행할 준비가 되었습니다.

3️⃣이미지 수집 및 라벨링

학습에 필요한 이미지를 수집하고 라벨링해야 합니다. 에이미(Amy)를 사용하여 이미지를 자동으로 수집할 수 있습니다. 이미지를 모두 라벨링한 후에는 make sense로 가서 이미지와 라벨을 불러온 후, Ultral Litics 웹 모델을 사용하여 자동으로 라벨링 작업을 수행합니다. 모든 이미지를 라벨링한 후 엑스포트하여 라벨 파일을 생성합니다. 이 파일을 학습 및 검증 폴더에 복사하고 이미지를 해당 폴더에 추가합니다.

4️⃣학습 및 모델 내보내기

이제 모델을 학습시킬 차례입니다. 학습에는 시간이 다소 소요될 수 있으며, 이미지의 수에 따라 시간이 달라질 수 있습니다. 학습이 완료되면 최적화를 거쳐 모델을 내보낼 수 있습니다. 이렇게 내보낸 모델은 에이미(Amy)에서 바로 사용할 수 있습니다.

5️⃣에이미(Amy) 사용 가이드

에이미(Amy)를 사용하면 게임 이미지를 자동으로 수집하여 모델을 훈련시킬 수 있습니다. 에이미를 실행한 후 모델을 선택한 다음 이미지를 수집하며, 이미지 수집 중에는 에이미에서 자동으로 라벨링을 수행합니다. 이후에는 make sense로 이동하여 라벨링 작업을 완료하고 애너테이션을 내보냅니다. 이렇게 추출한 라벨을 학습 및 검증 폴더에 추가하여 모델을 완성합니다.

6️⃣배경 이미지의 중요성

학습 데이터에 배경 이미지를 포함시키는 것은 중요합니다. 배경 이미지를 포함하면 모델이 배경 물체를 식별하는 데 도움이 됩니다. 반대로 배경 이미지를 제외하면 배경 물체에 대한 잘못된 양성 결과가 발생할 수 있습니다. 따라서 배경 이미지를 가능한 한 많이 포함하는 것이 좋습니다.

7️⃣학습 시간과 최적화

학습 시간은 이미지의 수와 모델의 복잡성에 따라 달라질 수 있습니다. 학습이 완료된 후 최적화를 수행하면 모델을 더욱 효율적으로 사용할 수 있습니다. 학습 시간과 최적화에 대한 자세한 내용은 Ultral Litics의 문서를 참조하시기 바랍니다.

8️⃣에이미(Amy) 개발자 지원 및 기여

에이미(Amy)는 무료 프로젝트이며, 개발에 참여하고 지원을 받을 수 있습니다. 관련된 기술적인 문제나 버그가 있을 경우 이슈를 제기하거나 코드 수정에 참여할 수 있습니다.

9️⃣질문과 답변

Q1: 에이미(Amy)를 사용하여 모델을 어떻게 훈련할 수 있을까요? A1: 에이미를 사용하여 게임 이미지를 자동으로 수집한 후, 라벨링 작업을 수행하여 모델을 훈련시킬 수 있습니다.

Q2: 배경 이미지를 제외하고 학습을 진행할 수 있나요? A2: 배경 이미지를 포함하지 않으면 모델이 배경 물체를 올바르게 인식하지 못하므로 배경 이미지를 포함하는 것이 좋습니다.

🔗관련 자료 링크:

  • Ultral Litics GitHub: 링크
  • YOLO CLI 문서: 링크
  • Amy 프로젝트: 링크 (삽입 예시)

이 글을 통해 울트라리틱 설치부터 에이미(Amy)를 사용한 모델 훈련까지 상세한 내용을 알아보았습니다. 모델 훈련을 할 때는 항상 배경 이미지를 포함하고, 필요한 경우 에이미(Amy) 개발자에게 문의하여 도움을 받을 수 있습니다. 언제든지 궁금한 점이 있으면 댓글로 문의해 주세요. 다음 글에서 더 많은 정보를 제공할 예정입니다. 그럼 안녕히 계세요!

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