YOLO를 통한 멀티태스킹 모델 구축, 단일 모델로 객체 검출과 분류를 동시에 수행하는 방법

본 강좌에서는 YOLO(You Only Look Once) 모델을 사용하여 단일 모델로 객체 검출과 분류를 동시에 수행하는 방법에 대해 설명합니다. YOLO는 실시간 객체 검출에 최적화된 딥러닝 모델로, 한 번의 패스에서 복잡한 정보 처리를 가능하게 하여 매우 효율적입니다.

YOLO 개요

YOLO는 다양한 객체를 하나의 이미지에서 동시에 감지하고 분류하는 능력을 가지고 있으며, 이 때문에 멀티태스킹 모델을 구축하는 데 적합한 선택입니다. YOLO의 작동 방식은 이미지 전체를 그리드로 나누고 각 그리드에서 객체의 존재 여부와 그 객체의 클래스 확률을 예측하는 것입니다.

YOLO의 구조

YOLO의 기본 구조는 다음과 같은 요소로 이루어져 있습니다:

  • 입력층: 이미지가 YOLO 네트워크에 입력됩니다.
  • 합성곱층: 이미지에서 특징을 추출하는 여러 합성곱 레이어를 포함합니다.
  • 출력층: 각 그리드 셀에 대해 박스 좌표와 클래스 확률을 출력합니다.

모델 구축을 위한 환경 설정

YOLO 모델을 구축하고 훈련하기 위해서는 몇 가지 필수 패키지를 설치해야 합니다. 다음은 Python 환경에서 YOLOv5를 사용하는 예시입니다.

!pip install torch torchvision torchaudio
!pip install matplotlib
!pip install opencv-python
!pip install numpy

데이터 준비

멀티태스킹 모델을 구축하기 위해서는 객체 검출과 분류에 필요한 데이터를 준비해야 합니다. COCO 데이터셋이나 Pascal VOC 데이터셋과 같은 공개 데이터셋을 사용할 수 있습니다. 데이터는 두 가지 형식으로 준비해야 합니다:

  • 물체의 위치를 나타내는 바운딩 박스 좌표
  • 각 물체에 해당하는 클래스 레이블

데이터셋 포맷

YOLO에서 사용하는 데이터셋 포맷은 각 객체에 대한 정보를 포함하는 텍스트 파일의 형태입니다. 예를 들어, 다음과 같은 정보를 포함할 수 있습니다:

0 0.5 0.5 0.2 0.2  # 클래스 번호, x_center, y_center, width, height
1 0.4 0.4 0.1 0.1  # 또 다른 객체 정보

YOLO 모델 아키텍처

YOLO 모델의 아키텍처 구성 요소는 다음과 같습니다:

  • Backbone: 특징 추출
  • Neck: 다양한 계층에서의 특징을 결합하여 더 강력한 특징을 생성
  • Head: 최종적으로 감지한 객체의 바운딩 박스 및 클래스 예측

YOLOv5 모델 구현

YOLOv5는 PyTorch로 구현된 최신 YOLO 버전 중 하나입니다. 다음은 PyTorch를 사용하여 YOLOv5 모델을 불러오는 코드 예시입니다:

import torch

# YOLOv5 모델 로드
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)

모델 훈련

Yolov5 모델을 커스터마이즈하여 훈련하기 위해서는 다음과 같은 방법으로 진행할 수 있습니다.

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

위 코드를 사용하면 640×640 해상도의 이미지를 사용하여, 배치 크기 16으로 50 epoch 훈련하게 됩니다. ‘data.yaml’ 파일은 학습시 사용할 데이터셋에 대한 정보를 포함해야 합니다.

테스트와 평가

모델 훈련 후, YOLOv5 모델을 사용하여 이미지나 비디오 스트림에서 객체를 탐지할 수 있습니다. 다음은 이미지를 사용하여 테스트하는 예시입니다:

results = model('test.jpg')  # 입력 이미지
results.show()  # 결과 이미지 표시

정확도 평가

훈련된 모델의 성능을 평가하기 위해 Mean Average Precision (mAP) 등의 지표를 사용할 수 있습니다. 일반적인 평가 방법은 다음과 같습니다:

from utils.metrics import box_iou

# 예측 박스 및 실제 박스 예제
pred_boxes = torch.tensor([[0.5, 0.5, 0.2, 0.2]])
true_boxes = torch.tensor([[0.5, 0.5, 0.1, 0.1]])

iou = box_iou(pred_boxes, true_boxes)
print(f'IOU: {iou}')  # IOU 값 출력

멀티태스킹을 통한 대안

YOLO를 사용하여 동시에 여러 작업(객체 검출과 분류)을 실행할 수 있는 멀티태스킹 모델을 만들어 보겠습니다. 이 모델은 입력된 이미지에서 객체를 감지하고, 각 객체의 분류를 동시에 수행합니다. 따라서 각 객체에 대해 빠르고 효율적인 검출과 분류가 가능합니다.

멀티태스킹 모델 점검

YOLO의 기본 구조를 기반으로 멀티태스킹 능력을 향상시키기 위한 방법은 다음과 같습니다:

  • 출력층을 수정하여 클래스와 바운딩박스를 동시에 예측하도록 한다.
  • 훈련 데이터를 통한 객체 분류 정보를 네트워크에 학습시킨다.

모델 변형

멀티태스킹 능력을 향상시키기 위해 CustomHead 모듈을 설계할 수 있습니다. 이 모듈은 객체의 바운딩 박스와 분류 정보 모두를 출력하도록 구성할 수 있습니다.

import torch.nn as nn

class CustomHead(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CustomHead, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(1024, 512)  # Feature Extraction
        self.box_output = nn.Linear(512, 4)  # Bounding Box Output
        self.class_output = nn.Linear(512, num_classes)  # Class Output

    def forward(self, x):
        x = nn.ReLU()(self.fc1(x))
        boxes = self.box_output(x)
        classes = self.class_output(x)
        return boxes, classes

결론

본 강좌에서는 YOLO 모델을 사용하여 멀티태스킹 모델을 구축하는 방법을 설명했습니다. YOLO는 객체 검출 및 분류를 동시에 수행할 수 있는 능력을 제공하며, 이를 통해 다양한 분야에서 활용할 수 있는 효율적인 모델을 만들 수 있습니다. 멀티태스킹 모델을 구축하는 과정에서 YOLO의 내부 구조와 특징, 훈련 방법 및 평가 방법에 대해 깊이 이해할 수 있었습니다.

참고자료