YOLOV8 모델 세부사항 및 훈련 방법

YOLOv8 모델 세부사항

📋 소개

YOLOv8는 Ultralytics에서 최신으로 발표한 YOLO 패밀리의 최신 모델입니다. YOLOv8은 이미지의 객체를 감지하는 것뿐만 아니라 객체를 분할하고 분류할 수도 있습니다.

📋 모델 종류

YOLOv8는 Nano, Small, Medium, Large, Extra-large 등 총 5개의 모델로 구성됩니다. 이들 모두 640 입력 이미지 크기를 갖고 있으며, 모델 크기가 커질수록 파라미터 수와 mAP 값, 추론 속도가 증가합니다.

📋 모델 선택 가이드

• Nano 및 Small 모델: 가볍고 이동성이 중요한 에지나 모바일 기기에 적합합니다.
• Large 및 Extra-large 모델: 정확한 감지가 필요한 경우 사용됩니다.
• Medium 모델: 속도와 정확도를 균형있게 조합한 모델입니다.

📋 서브 데이터셋 수집

YOLOv8 모델을 fine-tuning하기 위해 포트홀 데이터셋을 사용하였습니다. Roboflow 포트홀 데이터셋을 통해 665개의 이미지를 수집하였습니다. 또한 Stellenbosch 대학의 논문 및 수동으로 작성된 YouTube 동영상을 참고하여 데이터셋을 만들었습니다.

📋 데이터셋 구성

수집한 데이터셋은 Train 폴더와 Valid 폴더로 구분되어 있습니다. Train 폴더의 이미지는 모델 학습에 사용되며, Valid 폴더의 이미지는 모델의 성능을 평가하는 데 사용됩니다.

📋 데이터 전처리

데이터 전처리 과정에서 주의해야 할 점은 "객체 감지 데이터셋에서 피하는 일반적인 실수" 비디오에 자세히 설명되어 있습니다. 데이터셋의 이미지와 주석을 다운로드하고 시각화하는 과정을 진행합니다.

📋 YOLOv8 Nano 모델 훈련

YOLOv8 Nano 모델을 훈련하기 위해 CLI 방법과 Python API 방법 두 가지를 제공합니다. 두 방법 모두 Ultralytics 패키지를 설치해야 합니다.

CLI 방법

훈련에 필요한 몇 가지 파라미터를 설정한 후, 명령어를 실행하여 YOLOv8 Nano 모델을 fine-tuning 할 수 있습니다. 추가적인 설정을 거치면 YOLOv8 Nano 모델의 훈련이 시작됩니다. 훈련이 완료되면 모델을 평가하고 결과를 시각화할 수 있습니다.

Python API 방법

Python API를 사용하여 YOLOv8 Nano 모델을 fine-tuning 할 수도 있습니다. 필요한 파라미터를 설정한 후, 훈련을 시작하고 결과를 확인할 수 있습니다.

📋 모델 평가와 결과 시각화

훈련이 완료된 모델은 검증 데이터셋을 기반으로 평가가 진행됩니다. 최고 성능을 보이는 모델은 검증셋에서 평가됩니다. 마지막으로 결과를 저장하고 시각화할 수 있습니다.

📋 추가 자원

• Ultralytics 패키지: 모델 훈련과 결과 시각화를 위해 필요한 패키지입니다.

📋 요약

YOLOv8는 Ultralytics에서 발표한 최신 YOLO 모델입니다. 이 모델은 객체 감지, 분할 및 분류를 수행할 수 있으며, 다양한 크기의 모델을 제공합니다. 우리는 포트홀 데이터셋을 사용하여 YOLOv8 Nano 모델을 fine-tuning했습니다. 훈련 결과를 평가하고 시각화할 수 있으며, Ultralytics 패키지가 필요합니다.

YOLOv8 모델 세부사항

YOLOv8는 Ultralytics에서 발표한 YOLO 패밀리의 최신 모델입니다. YOLOv8은 이미지의 객체를 감지하는 뿐만 아니라 객체를 분할하고 분류할 수 있습니다. 다양한 크기의 모델 중에서 사용자의 요구에 맞게 선택할 수 있으며, 훈련을 위해 포트홀 데이터셋을 사용하였습니다. 데이터셋은 Train과 Valid 폴더로 구성되어 있으며, Train 폴더의 이미지를 통해 모델을 훈련하고 Valid 폴더의 이미지로 모델을 평가합니다. 훈련된 모델은 Ultralytics 패키지를 사용하여 시각화하고 결과를 확인할 수 있습니다. 이 모델을 훈련시키기 위해 CLI 방법과 Python API 방법을 사용할 수 있으며, 필요한 자원을 추가로 설치해야 합니다. 요약하면, YOLOv8 모델은 다양한 객체 감지 및 분류 작업에 활용할 수 있는 유용한 도구입니다.