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최고관리자 2025-03-10 18:14 14
YOLOv5를 이용한 사용자 데이터 학습 방법
여러분, YOLOv5를 활용해 직접 AI 모델을 학습시키고 싶으신가요? 자신만의 데이터로 강력한 객체 탐지 모델을 만들어 보는 과정, 지금 시작해 보세요!
안녕하세요! 오늘은 YOLOv5를 활용해 사용자 데이터를 학습시키는 방법을 알아보겠습니다. YOLO(You Only Look Once)는 실시간 객체 탐지에서 가장 인기 있는 알고리즘 중 하나이며, 특히 YOLOv5는 빠르고 강력한 성능을 자랑합니다. 하지만 기본 모델만으로는 원하는 객체를 정확하게 탐지하기 어렵죠. 그래서 오늘은 여러분이 직접 데이터를 수집하고 라벨링한 후, YOLOv5를 학습시키는 방법을 단계별로 안내해 드릴게요.
준비되셨다면, 함께 시작해 봅시다!
YOLOv5 개요 및 특징
YOLO(You Only Look Once)는 실시간 객체 탐지(Object Detection) 분야에서 널리 사용되는 알고리즘입니다. YOLOv5는 이전 버전보다 가볍고 빠르며, PyTorch 기반으로 동작하기 때문에 설치 및 학습이 용이합니다. 또한, 여러 해상도의 모델(YOLOv5s, YOLOv5m, YOLOv5l, YOLOv5x)을 제공하여 사용자의 요구에 맞게 선택할 수 있습니다.
| 버전 | 특징 |
|---|---|
| YOLOv5s | 가벼운 모델, 빠른 속도, 낮은 성능 |
| YOLOv5m | 중간 크기, 균형 잡힌 성능 |
| YOLOv5l | 고성능, 속도는 다소 느림 |
| YOLOv5x | 가장 높은 성능, 연산량이 많음 |
사용자 데이터 수집 및 준비
YOLOv5를 학습시키려면 충분한 양의 데이터셋이 필요합니다. 데이터 수집은 모델의 성능을 결정하는 중요한 단계입니다. 신뢰할 수 있는 출처에서 이미지를 수집하거나 직접 촬영한 후, 필요한 경우 데이터 증강(Augmentation) 기법을 활용하여 데이터를 늘릴 수 있습니다.
데이터 수집 방법:
- ???? 인터넷에서 다운로드: Google Images, Open Images Dataset 등
- ???? 직접 촬영: 스마트폰이나 카메라 활용
- ???? 기존 데이터셋 활용: COCO, Pascal VOC, ImageNet
데이터 라벨링 및 변환
YOLOv5 학습을 위해서는 이미지마다 객체의 위치와 클래스를 정의하는 라벨(Label) 파일이 필요합니다. 가장 많이 사용하는 도구는 LabelImg입니다. 이를 사용하면 간단한 GUI 환경에서 박스를 그려 객체를 라벨링할 수 있습니다.
YOLO 형식의 라벨 파일 예시:
0 0.5 0.5 0.2 0.2
1 0.7 0.3 0.1 0.1
위 형식은 각각 [클래스] [X 중심] [Y 중심] [너비] [높이]를 나타냅니다. 모든 값은 0~1 사이의 비율로 표현됩니다.
데이터 변환: YOLOv5는 특정 폴더 구조를 따릅니다. train/과 valid/ 폴더에 이미지와 라벨 파일을 저장하고, data.yaml 파일에서 경로를 지정해야 합니다.
YOLOv5 모델 학습
이제 YOLOv5 모델을 학습시킬 차례입니다. 먼저 YOLOv5 저장소를 클론하고 필요한 패키지를 설치한 후, 사용자 데이터를 학습하도록 설정해야 합니다. YOLOv5는 PyTorch 기반으로 구현되어 있으며, Google Colab에서도 쉽게 실행할 수 있습니다.
설치 및 학습 명령어:
# YOLOv5 저장소 클론
!git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
%cd yolov5
# 필요한 라이브러리 설치
!pip install -r requirements.txt
# 사용자 데이터 학습
!python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data data.yaml --weights yolov5s.pt --device 0
위 명령어에서 --epochs 50는 학습을 50회 반복한다는 의미이며, --weights yolov5s.pt는 사전 학습된 YOLOv5s 모델을 사용해 학습을 진행한다는 뜻입니다. 훈련 후 runs/train/exp/weights/best.pt 경로에 최적화된 모델이 저장됩니다.
학습된 모델 평가 및 개선
학습된 모델이 얼마나 잘 작동하는지 평가하는 과정이 필요합니다. 평가 지표로는 mAP(Mean Average Precision), Precision, Recall 등이 있습니다. YOLOv5는 자동으로 평가 결과를 생성하며, 이를 분석하여 모델을 개선할 수 있습니다.
| 지표 | 설명 |
|---|---|
| mAP (Mean Average Precision) | 모델이 얼마나 정확하게 객체를 탐지하는지 측정 |
| Precision | 탐지된 객체 중 올바르게 분류된 비율 |
| Recall | 실제 객체 중 모델이 탐지한 비율 |
모델 평가 명령어:
# 학습된 모델 평가
!python val.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --data data.yaml --img 640
YOLOv5 모델 배포 및 활용
모델이 만족스러운 성능을 보이면, 이를 실전에 배포해야 합니다. YOLOv5는 다양한 환경에서 실행할 수 있으며, OpenCV, FastAPI, TensorRT 등을 활용하여 배포할 수 있습니다.
- ???? 로컬 환경: OpenCV를 이용한 웹캠 실시간 탐지
- ???? 웹 서비스: FastAPI를 활용한 REST API 서버
- ???? 엣지 디바이스: TensorRT 최적화를 통한 NVIDIA Jetson 배포
이제 여러분도 YOLOv5를 활용하여 객체 탐지 모델을 직접 만들고 배포할 수 있습니다!
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q YOLOv5를 실행하려면 어떤 환경이 필요한가요?
YOLOv5는 Python 및 PyTorch 기반으로 동작하므로, 최소한 Python 3.7 이상과 CUDA가 지원되는 GPU가 필요합니다. 하지만 Google Colab을 이용하면 GPU 환경을 무료로 사용할 수 있습니다.
Q 데이터 라벨링은 어떻게 하나요?
LabelImg 같은 도구를 사용하여 이미지에 객체 바운딩 박스를 그린 후, YOLO 형식(클래스 X중심 Y중심 너비 높이)으로 저장하면 됩니다.
Q YOLOv5 학습 시간은 얼마나 걸리나요?
데이터셋 크기, GPU 성능, 하이퍼파라미터 설정에 따라 다릅니다. 일반적으로 50 epochs 기준으로 RTX 3090에서 몇 시간 내에 완료됩니다.
Q YOLOv5를 실시간 탐지에 활용할 수 있나요?
네, 가능합니다. OpenCV와 함께 사용하면 웹캠이나 실시간 비디오 스트림에서 객체를 탐지할 수 있습니다.
Q 학습된 모델을 모바일에서도 사용할 수 있나요?
네, TensorFlow Lite 또는 ONNX로 변환하여 모바일 디바이스에서도 YOLOv5를 실행할 수 있습니다.
Q 학습 중 발생하는 오류를 어떻게 해결하나요?
일반적으로 데이터셋 문제나 라이브러리 버전 충돌로 인해 발생합니다. 오류 메시지를 분석하고 공식 문서를 참고하거나, YOLOv5 GitHub 이슈 페이지에서 해결 방법을 찾을 수 있습니다.
YOLOv5를 이용한 사용자 데이터 학습 방법을 단계별로 살펴보았습니다. 처음에는 복잡해 보일 수 있지만, 차근차근 따라 하면 누구나 자신만의 객체 탐지 모델을 만들 수 있습니다. 특히 YOLOv5는 빠른 속도와 뛰어난 성능 덕분에 연구뿐만 아니라 실무에서도 널리 활용됩니다.
이제 여러분도 직접 데이터를 수집하고, 학습시킨 YOLOv5 모델을 실전에서 활용해 보세요! 궁금한 점이나 공유하고 싶은 경험이 있다면 댓글로 남겨 주세요. 함께 배워가며 더 나은 모델을 만들어 봅시다. ????
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