[카테고리:] YOLO

1. YOLO란 무엇인가?

YOLO(You Only Look Once)는 객체 탐지 분야에서 널리 사용되는 딥러닝 모델입니다.
이 모델은 이미지를 한 번만 보고 객체를 탐지하기 때문에 매우 빠른 속도를 자랑합니다.
YOLO는 단일 신경망을 통해 이미지를 나누고, 각 구역에서 객체의 클래스와 위치를 예측합니다.
이러한 방식은 YOLO의 주요 장점인 속도와 성능을 구성하는 요소입니다.

2. YOLO 모델의 성능 최적화

YOLO 모델의 성능을 최적화하기 위한 여러 가지 방법이 존재합니다. 이를 통해 객체 탐지의 정확성을 높이고, 추출된 객체의 신뢰도를 향상시킬 수 있습니다.
성능 최적화 방법에는 다음과 같은 몇 가지 주요 기법이 있습니다.

2.1 데이터 전처리

데이터 전처리는 효과적인 모델 학습을 위해 필수적입니다. 다양한 이미지 크기와 비율, 다양한 화각을 고려한 데이터를 수집하고,
augmentation(데이터 증강) 기법을 적용하여 더욱 다양하고 포괄적인 학습 데이터를 만들어야 합니다.

2.2 하이퍼파라미터 조정

하이퍼파라미터 조정은 모델 성능 최적화의 또 다른 중요한 요소입니다. 예를 들어, learning rate, batch size,
anchor box의 개수와 크기 등을 조정하여 모델의 학습 성능을 극대화할 수 있습니다.

2.3 모델 경량화

YOLO 모델은 다양한 변형이 존재합니다. YOLOv3, YOLOv4, YOLOv5와 같은 다양한 버전을 통해
모델을 경량화하고 속도를 개선할 수 있습니다. 예를 들어, YOLOv5의 경우 TensorRT를 활용하여 실행 속도를 개선했습니다.

3. 하드웨어 가속: GPU와 TPU

하드웨어 가속은 YOLO와 같은 딥러닝 모델의 성능을 혜택을 극대화할 수 있는 중요한 요소입니다. 특히 GPU와 TPU를 활용하면
대규모 이미지 처리 및 높은 연산량을 요구하는 YOLO 모델의 성능을 비약적으로 향상시킬 수 있습니다.

3.1 GPU(그래픽 처리 장치)

GPU는 수천 개의 코어로 동시에 연산을 수행할 수 있는 특성을 가지고 있어, 딥러닝 모델의 학습 속도를 획기적으로 증가시킵니다.
특히 YOLO와 같은 CNN(합성곱 신경망) 모델에서는 병렬 처리능력 덕분에 매우 빠른 학습 속도를 경험할 수 있습니다.

3.2 TPU(텐서 처리 장치)

TPU는 구글이 만든 딥러닝 전용 하드웨어로, 대규모 텐서 계산의 효율성을 극대화합니다.
TPU는 특히 대규모 분산 학습에 적합하며, 모델의 연산 그래프를 최적화합니다.
YOLO 모델을 TPU에서 실행했을 때 상대적으로 더 높은 처리 속도와 성능을 보여줍니다.

4. YOLO 모델의 성능 비교

YOLO 모델의 성능은 여러 요인에 따라 달라질 수 있습니다. 여기서는 YOLOv3와 YOLOv5 모델을 비교하여 두 모델의 성능을
하드웨어에 따라 어떻게 달라지는지를 살펴보겠습니다.

4.1 YOLOv3 성능

YOLOv3는 다양한 객체 탐지 기능을 폭넓게 지원하며, 대규모 데이터셋에서 높은 성능을 발휘합니다.
일반적으로 GPU를 사용할 경우, YOLOv3는 초당 수십 프레임을 처리할 수 있습니다.
하지만 더 복잡한 객체를 인식할 경우 정확도에 한계가 발생할 수 있습니다.

4.2 YOLOv5 성능

YOLOv5는 YOLOv3보다 경량화된 모델이며, 학습 속도와 추론 속도 모두 향상되었습니다.
TPU를 활용할 경우, YOLOv5는 매우 빠른 단위로 객체를 탐지할 수 있으며, 특히 실시간 데이터 처리에 적합합니다.
YOLOv5는 커스터마이징이 용이하여, 다양한 환경에서 최적화된 모델을 만들 수 있습니다.

5. YOLO 모델 성능 테스트 코드

다음은 YOLOv5를 이용해 객체를 탐지하는 간단한 파이썬 코드입니다. 이 코드는 YOLOv5 라이브러리를 이용하여
이미지에서 객체를 탐지하고 결과를 시각화합니다.

                
import torch
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 이미지 읽기
img = cv2.imread('test.jpg')  # 'test.jpg'는 탐지할 이미지 파일입니다.

# 이미지 전처리 및 객체 탐지
results = model(img)

# 결과 시각화
results.show()
                
            

위 코드는 YOLOv5를 이용해 모델을 로드하고, 지정한 이미지에서 객체를 탐지하는 과정을 보여줍니다.
cv2.imread()로 이미지를 불러오고 model() 함수를 통해 탐지를 수행합니다.

6. 결론

YOLO 모델은 객체 탐지 분야에서 매우 강력한 성능을 보여주며, 하드웨어 가속을 통해 더욱 향상된 성능을
제공할 수 있습니다. 데이터 전처리 및 하이퍼파라미터 조정과 같은 최적화 방법을 통해 모델의
정확도와 속도를 모두 개선할 수 있습니다.
하드웨어 가속인 GPU 및 TPU의 도움을 통해 YOLO 모델의 실시간 처리가 가능하게 되었으며,
최신 YOLO 모델 버전은 이전 버전들과 비교했을 때 더욱 향상된 성능을 자랑합니다.

YOLO 모델을 활용한 다양한 응용 분야와 최적화 기법을 공부함으로써, 보다 효율적인 객체 탐지 시스템을
구축하고, 더 나아가 다양한 혁신적인 솔루션을 만들어 나갈 수 있을 것입니다.

1. 서론

YOLO(You Only Look Once)는 객체 검출 분야에서 널리 사용되는 딥러닝 기반의 알고리즘입니다.
이 기술은 이미지에서 객체를 실시간으로 감지하는 능력을 가지고 있어 다양한 애플리케이션에서 활용됩니다.
본 강좌에서는 YOLO를 활용하여 웹캠이나 CCTV와 연동한 실시간 모니터링 시스템을 구축하는 방법을 알아보겠습니다.

2. YOLO란 무엇인가?

YOLO는 이미지 전체를 한 번에 처리하여 객체를 검출하는 방식으로, 짧은 시간 내에 높은 정확도로 객체를 인식합니다.
이는 기존의 방법과는 달리 전체 이미지를 하나의 네트워크에서 처리하기 때문에 매우 효율적입니다.
YOLO의 장점은 다음과 같습니다:

• 실시간 속도: 높은 FPS(Frames Per Second)에서 작동 가능
• 간단한 구조: 한번의 Forward Pass로 여러 객체를 동시에 검출
• 높은 정확도: 다양한 객체를 인식하는 데 효과적

3. YOLO 모델 다운로드

YOLO를 사용하기 위해서는 먼저 모델 파일을 다운로드해야 합니다.
YOLO는 여러 버전이 존재하지만, 본 강좌에서는 YOLOv3 또는 YOLOv4를 사용할 것입니다.
GitHub에서 YOLO 모델과 가중치 파일을 다운로드할 수 있습니다.

git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git
cd darknet
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights

4. YOLO 환경 설정

YOLO를 사용하기 위해서는 Python과 OpenCV, Numpy 등의 라이브러리 설치가 필요합니다.
Python의 패키지 관리자인 pip를 사용하여 간단히 설치할 수 있습니다.
다음 명령어를 사용하여 필요한 라이브러리를 설치하세요.

pip install opencv-python numpy

5. YOLO 모델 로드 및 초기화

YOLO 모델을 사용하기 위해서는 네트워크 구조와 가중치 파일을 로드해야 합니다.
아래는 YOLO를 초기화하는 파이썬 코드입니다.

import cv2
import numpy as np

# 클래스 이름 로드
classes = []
with open("coco.names", "r") as f:
    classes = [line.strip() for line in f.readlines()]

# YOLO 모델 로드
net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg")

6. 웹캠 또는 CCTV 연결

OpenCV를 사용하여 웹캠이나 CCTV 연결을 설정할 수 있습니다.
아래 코드는 웹캠에서 비디오 스트림을 가져오는 방법을 보여줍니다.

cap = cv2.VideoCapture(0)  # 웹캠 연결

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    # 영상 처리 및 YOLO 검출 코드
    cv2.imshow("Webcam", frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

7. YOLO로 객체 검출하기

비디오 스트림을 가져온 후 YOLO를 사용하여 객체를 검출할 수 있습니다.
다음 코드는 비디오 프레임에서 객체를 감지하고 결과를 화면에 표시하는 방법을 보여줍니다.

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    height, width, _ = frame.shape
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), swapRB=True, crop=False)
    net.setInput(blob)

    out_layers = net.getUnconnectedOutLayersNames()
    detections = net.forward(out_layers)

    for detection in detections:
        for obj in detection:
            scores = obj[5:]
            class_id = np.argmax(scores)
            confidence = scores[class_id]
            
            if confidence > 0.5:  # 신뢰도 기준
                center_x = int(obj[0] * width)
                center_y = int(obj[1] * height)
                w = int(obj[2] * width)
                h = int(obj[3] * height)

                # 바운딩 박스 그리기
                x = int(center_x - w / 2)
                y = int(center_y - h / 2)
                cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
                cv2.putText(frame, f"{classes[class_id]}: {confidence:.2f}", (x, y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

    cv2.imshow("YOLO Object Detection", frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

8. 결론

이번 강좌에서는 YOLO를 이용한 실시간 객체 검출 애플리케이션을 구축하는 방법에 대해 알아보았습니다.
YOLO의 효율성과 정확도를 활용하여 웹캠 및 CCTV와 연동한 다양한 모니터링 시스템을 구축할 수 있습니다.
이 기술을 바탕으로 더 많은 응용 프로그램을 개발해 볼 수 있습니다.

9. 참고 자료

• YOLO 공식 페이지
• YOLO GitHub Repository
• OpenCV 공식 홈페이지

YOLO(You Only Look Once)는 객체 탐지 분야에서 뛰어난 성능을 보여주는 모델로, 영상 내 여러 객체를 동시에 탐지하는 데 강점을 가지고 있습니다. 하지만, YOLO 모델은 크고 복잡한 구조를 가지고 있어 경량화와 성능 최적화를 통해 실시간 처리 속도를 개선할 필요가 있습니다. 본 글에서는 YOLO 모델의 성능을 최적화하기 위한 여러 기법, 특히 프루닝(Pruning)과 양자화(Quantization)를 중심으로 다루어보겠습니다.

1. YOLO 모델 개요

YOLO는 단일 신경망을 사용하여 이미지 전체를 한 번에 처리하여 객체를 탐지합니다. 전통적인 객체 탐지 방식은 여러 단계를 필요로 했으나 YOLO는 이를 효율적으로 처리함으로써 높은 속도와 우수한 정확도를 제공합니다.

1.1 YOLO 모델 구조

YOLO 모델은 입력 이미지를 SxS 그리드로 나누고, 각 그리드에서 예측된 바운딩 박스와 클래스 확률을 출력합니다. 주요 특징은 다음과 같습니다:

• 세분화된 예측: 각 그리드 셀은 다수의 바운딩 박스를 예측할 수 있으며, 물체의 유무를 판단합니다.
• 실시간 처리: YOLO 모델은 빠른 속도로 객체 탐지를 수행합니다.
• 통합 모델: 클래스와 바운딩 박스를 동시에 예측하여 계산의 효율성을 높입니다.

2. 모델 성능 최적화 필요성

YOLO 모델은 고해상도 영상에서 실시간으로 객체를 탐지하는 것에 적합하지만, 모델이 복잡해질수록 연산량이 많아져 경량화가 필요합니다.

• 모바일 및 엣지 디바이스에서의 사용: 높은 연산량은 제한된 자원을 가진 디바이스에서 처리하기 어렵습니다.
• 배터리 소모 최소화: 경량화된 모델은 배터리 소모를 줄일 수 있습니다.
• 응답 시간 개선: 낮은 레이턴시는 실시간 처리를 위한 필수 요소입니다.

3. 성능 최적화 기법

여러 가지 최적화 기법 중에서도 프루닝과 양자화는 특히 효과적입니다.

3.1 프루닝 (Pruning)

프루닝은 신경망에서 중요도가 낮은 뉴런이나 가중치를 제거하여 모델 크기를 줄이고 연산 속도를 높이는 기법입니다. 이는 두 단계로 나눌 수 있습니다:

1. 사전 훈련: 모델을 일반적으로 훈련시킵니다.
2. 프루닝 적용: 각 레이어에서 중요도가 낮은 파라미터를 제거합니다.

프루닝의 장점은 다음과 같습니다:

• 모델의 경량화: 제거된 가중치로 인해 메모리와 계산량이 줄어듭니다.
• 이해와 해석력 향상: 더 간결한 모델은 분석하기 쉬워집니다.

3.1.1 프루닝 예제 코드 (Python)

import torch
import torch.nn.utils.prune as prune

class SimpleModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        # 모델 정의
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3)
        self.fc1 = torch.nn.Linear(16 * 6 * 6, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc1(x)
        return x

model = SimpleModel()
# 프루닝 적용
prune.l1_unstructured(model.conv1, name="weight", amount=0.3)
    

위 코드는 SimpleModel이라는 간단한 모델을 정의하고, YOLO의 첫 번째 합성 곱 레이어에 L1 비구조적 프루닝을 적용하는 예제입니다. amount 파라미터는 제거할 가중치의 비율을 나타냅니다.

3.2 양자화 (Quantization)

양자화는 부동소수점 수치를 정수로 변환하여 모델의 메모리 사용량과 계산량을 줄이는 과정입니다. 일반적으로 다음과 같은 방식으로 수행됩니다:

1. 전통적 양자화: 32비트 부동소수점 수치를 8비트 정수로 변환합니다.
2. 동적 양자화: 모델이 실행되는 동안 손실이 발생하지 않도록 실시간으로 양자화를 수행합니다.

양자화의 장점은 다음과 같습니다:

• 모델 크기 감소: 메모리 요구사항을 줄입니다.
• 속도 향상: 정수 연산이 부동소수점 연산보다 빠르기 때문에 처리 속도가 증가합니다.

3.2.1 양자화 예제 코드 (Python)

import torch
import torch.quantization

model = SimpleModel()
model.eval()

# 양자화 준비
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
torch.quantization.prepare(model, inplace=True)

# 양자화 수행
torch.quantization.convert(model, inplace=True)
    

위 코드는 모델에 대해 기본 양자화 구성으로 양자화를 적용하는 예제입니다. 모델이 평가 모드로 설정되면, prepare 함수로 양자화 준비를 하고, convert 함수를 사용하여 실제 양자화를 수행합니다.

4. 실제 YOLO 모델에서의 적용

실제로 YOLO 모델에서도 프루닝과 양자화를 통해 성능 최적화를 이룰 수 있습니다. YOLOv5와 같은 최신 YOLO 변형 모델은 이러한 기법을 지원하며, 모델의 경량화 및 응답시간 개선에 큰 효과를 보입니다.

4.1 YOLOv5에서 프루닝 및 양자화 적용

YOLOv5는 PyTorch 기반의 구현으로, 프루닝과 양자화의 적용이 용이합니다. GitHub와 문서에서 제공하는 다양한 예제와 함께 작업을 진행할 수 있습니다.

4.1.1 YOLOv5 프루닝 코드 예제

import torch
from models.experimental import attempt_load

model = attempt_load("yolov5s.pt")
# 프루닝 적용
prune.l1_unstructured(model.model[0], name="weight", amount=0.3)
    

4.1.2 YOLOv5 양자화 코드 예제

model.eval()
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
torch.quantization.convert(model, inplace=True)
    

5. 결론

YOLO 모델의 성능 최적화 및 경량화는 고해상도 영상에서 객체 탐지를 수행할 때 반드시 필요합니다. 프루닝과 양자화 기법은 이를 가능하게 하는 효과적인 방법이며, 실시간 처리를 위한 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다. 본 글에서는 이러한 기법에 대해 자세히 설명하고 예제 코드를 제공하였습니다. 향후 YOLO 모델을 활용한 다양한 프로젝트에 있어 성능 최적화가 시급한 문제임을 인식하고, 지속적으로 연구와 실험을 이어가야 할 것입니다.

오늘날의 인공지능(AI) 기술 진보로 인해 객체 검출 기술이 크게 발전하였습니다. 특히,
YOLO(You Only Look Once)는 그 속도와 정확도로 인해 많은 주목을 받고 있습니다.
본 글에서는 YOLO 모델을 클라우드 서비스와 연동하여 객체 검출 시스템을 구축하는 방법을
자세히 설명합니다.

1. YOLO란?

YOLO는 이미지에서 객체를 빠르게 인식하고 이를 경계 상자(bounding box)로 표시하는 알고리즘입니다.
기존의 객체 검출 방법들이 이미지에서 여러 번 탐색을 수행하고 객체의 위치를 예측하는 것과는 달리,
YOLO는 이미지를 한 번만 보고 모든 객체를 동시에 탐지할 수 있습니다.
이로 인해 YOLO는 속도가 매우 빠르며, 실시간 객체 검출에 적합합니다.

2. 클라우드 서비스란?

클라우드 서비스는 데이터 저장, 처리, 관리 등을 인터넷을 통해 제공하는 서비스입니다.
AWS, Google Cloud, Microsoft Azure 등 다양한 플랫폼이 있으며, 이를 통해
사용자는 고성능 컴퓨팅 자원과 스토리지를 손쉽게 이용할 수 있습니다.

3. YOLO와 클라우드 서비스 연동의 필요성

YOLO 모델은 효율적인 엔드포인트 및 백엔드 서버에서 작동할 수 있습니다.
클라우드 서비스를 통해 YOLO 모델을 호스팅하면 다음과 같은 이점이 있습니다:

• 신뢰할 수 있는 자원: 클라우드 기반의 자원은 높은 가용성과 복원력을 제공합니다.
• 확장성: 필요에 따라 컴퓨팅 자원을 쉽게 확장할 수 있습니다.
• 비용 효율: 사용한 만큼만 비용을 지불할 수 있어 경제적입니다.

4. 클라우드 기반 객체 검출 시스템 구축 단계

4.1 YOLO 모델 준비

YOLO 모델을 다운로드하고 환경을 설정해야 합니다. YOLOv5를 선택하여 설치하는 방법을 설명합니다.
YOLOv5는 PyTorch로 구현되어 있으며 사용하기 간편합니다.

 
# YOLOv5를 설치하기 위한 코드
!git clone https://github.com/ultralytics/yolov5  # YOLOv5 repo 클로닝
%cd yolov5
!pip install -r requirements.txt  # 의존성 설치

4.2 클라우드 서비스 설정

여기서 AWS를 예로 들어 클라우드 서비스를 설정하는 방법을 설명하겠습니다.
AWS EC2 인스턴스를 생성하고, 필요한 리소스를 배포하는 방법입니다.

• AWS 계정 생성: AWS 공식 홈페이지에서 계정을 생성합니다.
• EC2 인스턴스 시작: EC2 대시보드에서 ‘Launch Instance’를 클릭하여 인스턴스를 생성합니다.
• 보안 그룹 설정: SSH, HTTP, HTTPS 포트를 여는 보안 그룹을 설정합니다.

4.3 YOLO 모델 배포

EC2 인스턴스에 YOLO 모델을 배포하여 웹 애플리케이션과 결합할 수 있습니다.
XGBoost를 사용하여 YOLO 모델을 HTTP 요청으로 처리하는 방법을 설명합니다.

# Flask 애플리케이션 설치
!pip install Flask

# app.py라는 파일을 생성합니다.
from flask import Flask, request, jsonify
import torch

app = Flask(__name__)

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    # 이미지 파일 수신
    file = request.files['file']
    img = Image.open(file)
    
    # YOLO 모델 로드
    model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)
    
    # 객체 검출
    results = model(img)
    
    # 결과를 JSON 형식으로 반환
    return jsonify(results.pandas().xyxy[0].to_json())

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

4.4 결과 확인 및 테스트

클라우드에서 YOLO 모델이 작동하는지 확인하기 위해 Postman과 같은 도구를 사용하여 요청을 보내고
결과를 받을 수 있습니다.

# Postman을 사용하여 테스트
POST http://:5000/predict
Content-Type: multipart/form-data
file: 

예측 결과는 JSON 형식으로 반환되며, 각 객체의 클래스, 확률 및 위치를 포함합니다.

5. 결론

YOLO와 클라우드 서비스의 조합은 객체 검출 솔루션을 구축하는 데 있어 유연성과 확장성을 제공합니다.
본 강좌에서 설명한 단계를 통해 여러분도 클라우드 기반의 객체 검출 시스템을 쉽게 구축할 수 있습니다.
나아가 이를 통해 다양한 애플리케이션에서 실시간 객체 인식을 활용할 수 있을 것입니다.

딥러닝 기술의 발달과 함께 객체 검출 기술도 비약적으로 발전하였습니다. 그 중에서 YOLO(You Only Look Once) 모델은 실시간 객체 검출을 가능하게 해주며, 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 특히 전이 학습(Transfer Learning)을 통해 개발자는 기존 모델을 기반으로 새로운 데이터를 학습시켜 쉽게 커스텀 객체 검출 모델을 구축할 수 있습니다. 이 글에서는 YOLO 모델의 전이 학습, 클래스 추가 및 제거를 통한 커스텀 객체 검출 모델 구축 방법에 대해 자세히 설명하겠습니다.

1. YOLO 모델 소개

YOLO(You Only Look Once)는 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 객체 검출 알고리즘으로, 이미지를 격자(grid)로 나누고 각 격자에서 객체를 동시에 예측하는 방식입니다. YOLO의 가장 큰 장점은 실시간으로 객체 검출을 수행할 수 있다는 것이며, 높은 정확도와 속도를 어느 정도로 함께 제공하는 것이 특징입니다.

2. 전이 학습(Transfer Learning)

전이 학습은 이미 학습된 모델을 새로운 작업에 재사용하는 기법입니다. 주로 대량의 데이터가 부족할 때, 사전 학습된 모델을 사용하여 적은 데이터로 더 나은 성능을 얻을 수 있게 해줍니다. YOLO 모델을 활용한 전이 학습은 여러 종류의 데이터에 적용하기 수월하며, 개별 객체에 대한 학습을 효율적으로 처리할 수 있습니다. 이번 섹션에서는 YOLO v3 모델을 사용하여 전이 학습을 수행하는 방법을 안내하겠습니다.

2.1 YOLO v3 활용

YOLO v3는 다양한 크기의 객체를 높은 정확도로 감지할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 모델을 위해 Darknet이라는 오픈소스 프레임워크를 사용합니다. YOLO v3 모델을 설치하기 위해서는 다음과 같은 단계를 따라야 합니다.

2.1.1 환경 설정

우리는 darknet 프레임워크를 설치하여 YOLO v3를 사용할 것입니다. 아래의 명령어로 설치합니다:

git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git 
cd darknet 
make

2.1.2 사전 학습된 모델 다운로드

YOLO v3에서 사전 학습된 가중치를 다운로드합니다. 이를 통해 전이 학습을 쉽게 수행할 수 있습니다.

wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights

3. 커스텀 데이터셋 구축

커스텀 객체 검출 모델을 구축하기 위해서는 우선 검출하고자 하는 객체의 이미지와 그에 대한 라벨이 필요합니다. 다음 단계로 커스텀 데이터셋을 준비하는 방법을 소개하겠습니다.

3.1 데이터 수집 및 라벨링

확인하고자 하는 특정 클래스의 이미지를 수집합니다. 예를 들어, ‘고양이’와 ‘강아지’를 검출하고 싶다면, 해당 이미지를 수집한 후 라벨링을 수행해야 합니다. 일반적으로 사용되는 라벨링 툴로는 LabelImg가 있습니다. 아래의 명령어로 설치할 수 있습니다.

git clone https://github.com/tzutalin/labelImg.git 
cd labelImg 
pip install -r requirements/requirements-linux-python3.txt 
make qt5py3

3.2 데이터셋 구조화

라벨링이 완료된 후, YOLO가 요구하는 형태로 데이터셋을 구성해야 합니다. 구조는 다음과 같습니다:

dataset/
    ├── images/
    │   ├── image1.jpg
    │   ├── image2.jpg
    │   └── ...
    └── labels/
        ├── image1.txt
        ├── image2.txt
        └── ...

4. YOLO 구성 파일 수정

YOLO 모델의 학습을 위해서는 몇 가지 구성 파일을 수정해야 합니다:

4.1 .cfg 파일 수정

YOLO v3의 .cfg 파일을 열고 클래스 수와 필터를 수정합니다. 예를 들어, 우리가 ‘고양이’와 ‘강아지’ 두 클래스를 검출할 경우, yolo 레이어의 필터 수는 다음과 같이 설정해야 합니다:

[yolo]
    ...
    filters=18  ; (classes + 5) * 3 (고양이 + 강아지 2) 
    classes=2

4.2 .data 파일 생성

다음으로, YOLO 모델이 사용할 데이터셋에 대한 정보를 담고 있는 .data 파일을 생성합니다:

classes= 2
    train  = data/train.txt
    valid  = data/valid.txt
    names = data/obj.names
    backup = backup/

4.3 객체 이름 파일 생성

검출하고자 하는 객체의 이름을 담고 있는 obj.names 파일을 생성합니다.

고양이
    강아지

5. 모델 학습

모든 준비가 완료되었으므로 이제 모델을 학습할 차례입니다. YOLO는 명령어를 통해 쉽게 학습할 수 있습니다. 다음의 명령어를 사용합니다:

./darknet detector train data/obj.data cfg/yolov3_custom.cfg yolov3.weights

6. 검증 및 테스트

모델 학습 후, 최종적인 성능 평가를 위해 검증 세트를 사용합니다. 학습이 끝난 모델은 다음 명령어로 테스트할 수 있습니다:

./darknet detector test data/obj.data cfg/yolov3_custom.cfg backup/yolov3_custom_final.weights data/test.jpg

7. 결과 분석

최종적으로 얻어진 검출 결과를 기준으로 정확도 및 성능을 평가합니다. 다양한 성능 지표를 사용하여 모델의 성능을 비교하고 분석합니다. 또한 다양한 시나리오를 시뮬레이션하여 향후 개선해야 할 사항을 도출합니다.

8. 결론

YOLO 모델은 객체 검출 분야에서 강력한 성능을 발휘하고 있습니다. 특히 전이 학습을 활용하여 적은 데이터로도 효과적인 학습을 진행할 수 있고, 클래스의 추가 및 제거를 통해 다양한 응용분야에 맞게 커스텀 모델을 구축할 수 있습니다. 이 글을 통해 독자들이 YOLO 모델을 활용하여 자신만의 객체 검출 모델을 손쉽게 만들 수 있기를 바랍니다.

참고자료

YOLO 및 전이 학습 관련 자료:

• YOLO 공식 사이트
• Darknet GitHub 저장소
• YOLO에 대한 전체 가이드