์ฝ˜ํ…์ธ ๋กœ ๊ฑด๋„ˆ๋›ฐ๊ธฐ

์ด๋ฏธ์ง€ ๋ถ„๋ฅ˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์„ธํŠธ ๊ฐœ์š”

๋ฐ์ดํ„ฐ ์ง‘ํ•ฉ ํ˜•์‹

ํ† ์น˜๋น„์ „์˜ ๋ถ„๋ฅ˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์„ธํŠธ์˜ ํด๋” ๊ตฌ์กฐ๋Š” ์ผ๋ฐ˜์ ์œผ๋กœ ํ‘œ์ค€ ํ˜•์‹์„ ๋”ฐ๋ฆ…๋‹ˆ๋‹ค:

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|
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** ์˜ˆ์ œ **

์˜ˆ๋ฅผ ๋“ค์–ด, CIFAR10 ๋ฐ์ดํ„ฐ ์„ธํŠธ์—์„œ ํด๋” ๊ตฌ์กฐ๋Š” ๋‹ค์Œ๊ณผ ๊ฐ™์Šต๋‹ˆ๋‹ค:

cifar-10-/
|
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|   |-- airplane/
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|   |   |-- 10009_airplane.png
|   |   |-- ...
|   |
|   |-- automobile/
|   |   |-- 1000_automobile.png
|   |   |-- 1001_automobile.png
|   |   |-- ...
|   |
|   |-- bird/
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|   |   |-- 10015_bird.png
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|-- test/
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|   |-- automobile/
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|   |   |-- 101_automobile.png
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|   |-- bird/
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์ด ์˜ˆ์ œ์—์„œ๋Š” train ๋””๋ ‰ํ„ฐ๋ฆฌ์—๋Š” ๋ฐ์ดํ„ฐ ์„ธํŠธ์˜ ๊ฐ ํด๋ž˜์Šค์— ๋Œ€ํ•œ ํ•˜์œ„ ๋””๋ ‰ํ„ฐ๋ฆฌ๊ฐ€ ์žˆ์œผ๋ฉฐ, ๊ฐ ํด๋ž˜์Šค ํ•˜์œ„ ๋””๋ ‰ํ„ฐ๋ฆฌ์—๋Š” ํ•ด๋‹น ํด๋ž˜์Šค์— ๋Œ€ํ•œ ๋ชจ๋“  ์ด๋ฏธ์ง€๊ฐ€ ํฌํ•จ๋˜์–ด ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๋ฐ์ดํ„ฐ ์„ธํŠธ์˜ test ๋””๋ ‰ํ„ฐ๋ฆฌ์˜ ๊ตฌ์กฐ๋„ ๋น„์Šทํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๋””๋ ‰ํ„ฐ๋ฆฌ์˜ root ๋””๋ ‰ํ„ฐ๋ฆฌ์—๋Š” CIFAR10 ๋ฐ์ดํ„ฐ ์„ธํŠธ์˜ ์ผ๋ถ€์ธ ๋‹ค๋ฅธ ํŒŒ์ผ๋„ ํฌํ•จ๋˜์–ด ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

์‚ฌ์šฉ๋ฒ•

์˜ˆ์ œ

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO('yolov8n-cls.pt')  # load a pretrained model (recommended for training)

# Train the model
results = model.train(data='path/to/dataset', epochs=100, imgsz=640)
# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=path/to/data model=yolov8n-cls.pt epochs=100 imgsz=640

์ง€์›๋˜๋Š” ๋ฐ์ดํ„ฐ ์„ธํŠธ

Ultralytics ๋Š” ์ž๋™ ๋‹ค์šด๋กœ๋“œ๋ฅผ ํ†ตํ•ด ๋‹ค์Œ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์„ธํŠธ๋ฅผ ์ง€์›ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค:

  • Caltech 101: ์ด๋ฏธ์ง€ ๋ถ„๋ฅ˜ ์ž‘์—…์„ ์œ„ํ•œ 101๊ฐœ ๊ฐ์ฒด ์นดํ…Œ๊ณ ๋ฆฌ์˜ ์ด๋ฏธ์ง€๊ฐ€ ํฌํ•จ๋œ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์„ธํŠธ์ž…๋‹ˆ๋‹ค.
  • Caltech 256: 256๊ฐœ์˜ ๊ฐœ์ฒด ๋ฒ”์ฃผ์™€ ๋” ์–ด๋ ค์šด ์ด๋ฏธ์ง€๊ฐ€ ํฌํ•จ๋œ Caltech 101์˜ ํ™•์žฅ ๋ฒ„์ „์ž…๋‹ˆ๋‹ค.
  • CIFAR-10: 10๊ฐœ์˜ ํด๋ž˜์Šค๋กœ ๊ตฌ์„ฑ๋œ 60K 32x32 ์ปฌ๋Ÿฌ ์ด๋ฏธ์ง€ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์„ธํŠธ(ํด๋ž˜์Šค๋‹น 6K ์ด๋ฏธ์ง€)์ž…๋‹ˆ๋‹ค.
  • CIFAR-100: 100๊ฐœ์˜ ๊ฐ์ฒด ์นดํ…Œ๊ณ ๋ฆฌ์™€ ํด๋ž˜์Šค๋‹น 600๊ฐœ์˜ ์ด๋ฏธ์ง€๊ฐ€ ํฌํ•จ๋œ CIFAR-10์˜ ํ™•์žฅ ๋ฒ„์ „์ž…๋‹ˆ๋‹ค.
  • Fashion-MNIST: ์ด๋ฏธ์ง€ ๋ถ„๋ฅ˜ ์ž‘์—…์„ ์œ„ํ•œ 10๊ฐ€์ง€ ํŒจ์…˜ ์นดํ…Œ๊ณ ๋ฆฌ์˜ 70,000๊ฐœ ๊ทธ๋ ˆ์ด์Šค์ผ€์ผ ์ด๋ฏธ์ง€๋กœ ๊ตฌ์„ฑ๋œ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์„ธํŠธ์ž…๋‹ˆ๋‹ค.
  • ImageNet: 1,400๋งŒ ๊ฐœ ์ด์ƒ์˜ ์ด๋ฏธ์ง€์™€ 20,000๊ฐœ ์ด์ƒ์˜ ์นดํ…Œ๊ณ ๋ฆฌ๊ฐ€ ํฌํ•จ๋œ ๋ฌผ์ฒด ๊ฐ์ง€ ๋ฐ ์ด๋ฏธ์ง€ ๋ถ„๋ฅ˜๋ฅผ ์œ„ํ•œ ๋Œ€๊ทœ๋ชจ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์„ธํŠธ์ž…๋‹ˆ๋‹ค.
  • ImageNet-10: ๋” ๋น ๋ฅธ ์‹คํ—˜๊ณผ ํ…Œ์ŠคํŠธ๋ฅผ ์œ„ํ•ด 10๊ฐœ์˜ ์นดํ…Œ๊ณ ๋ฆฌ๋กœ ๊ตฌ์„ฑ๋œ ImageNet์˜ ์ž‘์€ ํ•˜์œ„ ์ง‘ํ•ฉ์ž…๋‹ˆ๋‹ค.
  • ์ด๋ฏธ์ง€๋„ท: ๋” ๋น ๋ฅธ ๊ต์œก๊ณผ ํ…Œ์ŠคํŠธ๋ฅผ ์œ„ํ•ด ์‰ฝ๊ฒŒ ๊ตฌ๋ถ„ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” 10๊ฐœ์˜ ํด๋ž˜์Šค๋ฅผ ํฌํ•จํ•˜๋Š” ImageNet์˜ ์ž‘์€ ํ•˜์œ„ ์ง‘ํ•ฉ์ž…๋‹ˆ๋‹ค.
  • ์ด๋ฏธ์ง€ ์šฐํ”„: ์ด๋ฏธ์ง€ ๋ถ„๋ฅ˜ ์ž‘์—…์„ ์œ„ํ•œ 10๊ฐœ์˜ ๊ฐœ ํ’ˆ์ข… ์นดํ…Œ๊ณ ๋ฆฌ๋ฅผ ํฌํ•จํ•˜๋Š” ImageNet์˜ ๋” ๊นŒ๋‹ค๋กœ์šด ํ•˜์œ„ ์ง‘ํ•ฉ์ž…๋‹ˆ๋‹ค.
  • MNIST: ์ด๋ฏธ์ง€ ๋ถ„๋ฅ˜ ์ž‘์—…์„ ์œ„ํ•œ ์†์œผ๋กœ ์“ด ์ˆซ์ž์˜ 70,000๊ฐœ ๊ทธ๋ ˆ์ด์Šค์ผ€์ผ ์ด๋ฏธ์ง€ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์„ธํŠธ์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

๋‚˜๋งŒ์˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์„ธํŠธ ์ถ”๊ฐ€ํ•˜๊ธฐ

์ž์ฒด ๋ฐ์ดํ„ฐ ์„ธํŠธ๊ฐ€ ์žˆ๊ณ  ์ด๋ฅผ Ultralytics ๋กœ ๋ถ„๋ฅ˜ ๋ชจ๋ธ์„ ํ›ˆ๋ จํ•˜๋Š” ๋ฐ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋ ค๋Š” ๊ฒฝ์šฐ, ์œ„์˜ "๋ฐ์ดํ„ฐ ์„ธํŠธ ํ˜•์‹" ์•„๋ž˜์— ์ง€์ •๋œ ํ˜•์‹์„ ๋”ฐ๋ฅด๋Š”์ง€ ํ™•์ธํ•œ ๋‹ค์Œ ๋‹ค์Œ์„ ๊ฐ€๋ฆฌํ‚ค์„ธ์š”. data ์ธ์ˆ˜๋ฅผ ๋ฐ์ดํ„ฐ์„ธํŠธ ๋””๋ ‰ํ„ฐ๋ฆฌ์— ์ถ”๊ฐ€ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.



์ƒ์„ฑ๋จ 2023-11-12, ์—…๋ฐ์ดํŠธ๋จ 2024-01-07
์ž‘์„ฑ์ž: glenn-jocher (4), GreatV (1)

๋Œ“๊ธ€