YOLO 모델의 전이 학습(Transfer Learning), Data Augmentation 기법을 활용한 성능 향상

YOLO(You Only Look Once)는 객체 감지 분야에서 널리 사용되는 딥러닝 모델입니다. 특히, YOLO는 이미지 전체를 한 번에 처리하여 빠른 속도로 객체를 감지할 수 있다는 장점이 있습니다. 본 글에서는 YOLO 모델의 전이 학습을 통한 성능 향상 방법과 데이터 증강 기법을 활용한 방법에 대해 자세히 다루겠습니다.

전이 학습(Transfer Learning) 개요

전이 학습이란 기존에 학습된 모델을 기반으로 새로운 작업에 활용하는 기법입니다. 일반적으로 대량의 데이터로 학습된 모델은 많은 특징을 추출해 놓습니다. 이러한 모델을 사용하여 비슷한 작업을 하는 데 필요한 시간을 줄이고, 적은 데이터로도 좋은 성능을 얻을 수 있습니다.

YOLO에서의 전이 학습

YOLO 모델은 특별히 많은 데이터셋에서 학습되어 있으며, 이 모델을 바탕으로 전이 학습을 수행하면 새로운 데이터셋에 대해서도 높은 정확도를 얻을 수 있습니다. 여기에서는 YOLOv5를 사용한 전이 학습의 예제를 보여드리겠습니다.

파이썬 코드 예제: YOLOv5를 이용한 전이 학습

!git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
%cd yolov5
!pip install -r requirements.txt

이제 YOLOv5 레포지토리를 복제하고 필수 라이브러리를 설치했습니다. 다음 단계는 데이터셋을 준비하는 것입니다. 전이 학습을 위해서는 두 가지 파일이 필요합니다:

  • 이미지 데이터: 객체 감지에 사용될 이미지들.
  • 라벨 파일: 각 이미지에 대한 bounding box 정보가 있는 텍스트 파일.

다음으로, 데이터셋을 준비하는 과정을 보여드리겠습니다. 각 클래스별로 폴더를 달리하여 이미지를 정리하고, 해당 폴더 내에 `labels` 폴더를 만들어 그에 대한 텍스트 라벨 파일을 만들어야 합니다.

import os

# 데이터셋 폴더 구조 설정
dataset_path = 'path/to/your/dataset'
os.makedirs(os.path.join(dataset_path, 'images/train'), exist_ok=True)
os.makedirs(os.path.join(dataset_path, 'images/val'), exist_ok=True)
os.makedirs(os.path.join(dataset_path, 'labels/train'), exist_ok=True)
os.makedirs(os.path.join(dataset_path, 'labels/val'), exist_ok=True)

모든 데이터가 준비되었다면, YOLOv5에서 이 데이터셋을 사용할 수 있도록 구성 파일을 작성해야 합니다.

data_config = """
train: ../dataset/images/train
val: ../dataset/images/val

nc: 2
names: ['class1', 'class2']  # 사용할 클래스 이름
"""

with open('data.yaml', 'w') as f:
    f.write(data_config)

GPU 환경에서 YOLO 모델 훈련

이제 데이터셋과 구성 파일이 준비됐으니, YOLOv5 모델을 훈련할 준비가 되었습니다. GPU를 활용할 수 있다면 훈련 속도를 크게 개선할 수 있습니다. 훈련은 다음과 같이 진행합니다.

!python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data data.yaml --weights yolov5s.pt

여기서 --img는 이미지의 크기, --batch는 배치 크기, --epochs는 훈련 에포크 수를 나타냅니다. --weights는 미리 학습된 YOLOv5s 모델의 가중치를 사용하겠다는 의미입니다. 이 과정을 통해 모델이 새로운 데이터셋에 대해 학습을 진행합니다.

데이터 증강(Data Augmentation) 기법

데이터 증강은 모델의 일반화 능력을 향상시키기 위해 원본 데이터에 다양한 변형을 주어 새로운 데이터를 만들어 내는 기법입니다. 데이터 증강 기법으로는 회전, 색상 변화, 크기 조정, 자르기 등이 있습니다. YOLOv5는 이미 이러한 증강 기법을 기본적으로 포함하고 있지만, 보다 나은 성능을 위해 추가적인 기법을 적용할 수 있습니다.

파이썬으로 직접 데이터 증강하기

다음은 OpenCV와 albumentations 라이브러리를 사용하여 데이터를 증강하는 예제입니다.

import cv2
import albumentations as A

def augment_image(image):
    transform = A.Compose([
        A.RandomCrop(width=450, height=450),
        A.HorizontalFlip(p=0.5),
        A.RandomBrightnessContrast(p=0.2),
        A.Rotate(limit=40, p=0.5)
    ])
    
    augmented = transform(image=image)
    return augmented['image']

# 예시 이미지 불러오기 및 증강
image = cv2.imread('path/to/image.jpg')
augmented_image = augment_image(image)

cv2.imwrite('path/to/augmented_image.jpg', augmented_image)

위 코드는 주어진 이미지를 다양한 방법으로 증강하여 새로운 이미지를 생성합니다. 이런 식으로 데이터를 증강하면 모델이 다양한 상황에서 더 잘 일반화될 수 있도록 도와줍니다.

결과 평가 및 성능 향상 확인

모델 훈련이 완료되면, 성능을 평가하여 전이 학습 및 데이터 증강의 영향을 확인할 수 있는 과정이 필요합니다. 일반적으로 mAP(mean Average Precision) 지표를 사용하여 성능을 측정합니다. 아래 코드는 YOLOv5에서 제공하는 검증 기능을 사용하여 모델 성능을 평가하는 방법입니다.

!python val.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --data data.yaml --img 640

훈련된 모델을 사용하여 검증을 수행하고, mAP 값을 기준으로 이전의 모델과 성능 향상을 비교할 수 있습니다.

결론

이번 강좌에서는 YOLO 모델의 전이 학습과 데이터 증강 기법을 통해 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 알아보았습니다. YOLOv5를 통한 전이 학습은 적은 양의 데이터로도 효과적인 모델을 학습하게 해주며, 데이터 증강 기법은 모델의 일반화 능력을 증가시켜 보다 견고한 모델을 만들 수 있게 도와줍니다.

이 두 가지 기법을 적절히 활용하면 다양한 컴퓨터 비전 문제를 해결하는 데 큰 도움이 될 것입니다. 앞으로도 YOLO를 활용한 다양한 사례와 기법에 대해 지속적으로 탐구해 보시기 바랍니다.