고급 YOLOv8 DVCLive를 사용한 실험 추적

머신러닝에서 실험 추적은 모델 개발과 평가에 매우 중요합니다. 여기에는 수많은 훈련 실행의 다양한 매개변수, 메트릭 및 결과를 기록하고 분석하는 작업이 포함됩니다. 이 프로세스는 모델 성능을 이해하고 모델을 개선하고 최적화하기 위한 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 필수적입니다.

DVCLive를 다음과 통합하면 Ultralytics YOLOv8 와 통합하면 실험을 추적하고 관리하는 방식이 달라집니다. 이 통합은 주요 실험 세부 정보를 자동으로 기록하고, 여러 실행에서 결과를 비교하고, 심층 분석을 위해 데이터를 시각화할 수 있는 원활한 솔루션을 제공합니다. 이 가이드에서는 DVCLive를 사용하여 프로세스를 간소화하는 방법에 대해 설명합니다.

DVCLive

DVC에서 개발한 DVCLive는 머신러닝의 실험 추적을 위한 혁신적인 오픈 소스 도구입니다. Git 및 DVC와 원활하게 통합되어 모델 매개변수 및 학습 지표와 같은 중요한 실험 데이터의 로깅을 자동화합니다. 단순성을 위해 설계된 DVCLive는 직관적인 데이터 시각화 및 분석 도구로 머신 러닝 프로젝트의 효율성을 높이고 여러 실행을 손쉽게 비교 및 분석할 수 있도록 지원합니다.

YOLOv8 DVCLive를 통한 교육

YOLOv8 교육 세션을 DVCLive로 효과적으로 모니터링할 수 있습니다. 또한 DVC는 추적된 모든 실험에서 메트릭 플롯을 비교할 수 있는 보고서 생성을 포함하여 이러한 실험을 시각화하기 위한 통합 기능을 제공하여 교육 프로세스에 대한 포괄적인 시각을 제공합니다.

설치

필요한 패키지를 설치하려면 실행합니다:

# Install the required packages for YOLOv8 and DVCLive
pip install ultralytics dvclive

설치 과정과 관련된 자세한 지침과 모범 사례는 YOLOv8 설치 가이드를 확인하세요. YOLOv8 에 필요한 패키지를 설치하는 동안 문제가 발생하면 일반적인 문제 가이드를 참조하여 해결 방법과 팁을 확인하세요.

DVCLive 구성

필요한 패키지를 설치했으면 다음 단계는 필요한 자격 증명을 사용하여 환경을 설정하고 구성하는 것입니다. 이 설정을 통해 기존 워크플로우에 DVCLive를 원활하게 통합할 수 있습니다.

Git은 코드와 DVCLive 구성 모두에 대한 버전 관리에 중요한 역할을 하므로 Git 리포지토리를 초기화하는 것부터 시작하세요.

# Initialize a Git repository
git init -q

# Configure Git with your details
git config --local user.email "you@example.com"
git config --local user.name "Your Name"

# Initialize DVCLive in your project
dvc init -q

# Commit the DVCLive setup to your Git repository
git commit -m "DVC init"

이 명령에서 "you@example.com"를 Git 계정과 연결된 이메일 주소로, "사용자 이름"을 Git 계정 사용자 이름으로 바꿔야 합니다.

사용법

사용 지침을 살펴보기 전에 Ultralytics 에서 제공하는 다양한 YOLOv8 모델을 확인하세요. 프로젝트 요구 사항에 가장 적합한 모델을 선택하는 데 도움이 될 것입니다.

교육 YOLOv8 DVCLive를 사용한 모델

YOLOv8 교육 세션을 실행하여 시작하세요. 프로젝트의 필요에 따라 다양한 모델 구성과 교육 매개변수를 사용할 수 있습니다. 예를 들어

# Example training commands for YOLOv8 with varying configurations
yolo train model=yolov8n.pt data=coco8.yaml epochs=5 imgsz=512
yolo train model=yolov8n.pt data=coco8.yaml epochs=5 imgsz=640

특정 요구사항에 따라 모델, 데이터, 에포크 및 imgsz 매개변수를 조정합니다. 모델 훈련 프로세스 및 모범 사례에 대한 자세한 내용은 YOLOv8 모델 훈련 가이드를 참조하세요.

DVCLive로 실험 모니터링

DVCLive는 주요 지표를 추적하고 시각화하여 교육 프로세스를 개선합니다. Ultralytics YOLOv8 을 설치하면 실험 추적을 위해 DVCLive와 자동으로 통합되며, 나중에 성능 인사이트를 위해 분석할 수 있습니다. 교육 중에 사용되는 특정 성능 지표를 종합적으로 이해하려면 성능 지표에 대한 자세한 가이드를 참조하세요.

결과 분석

YOLOv8 교육 세션이 완료된 후에는 DVCLive의 강력한 시각화 도구를 활용하여 결과를 심층적으로 분석할 수 있습니다. DVCLive의 통합으로 모든 교육 지표가 체계적으로 기록되므로 모델의 성과를 종합적으로 평가할 수 있습니다.

분석을 시작하려면 DVC의 API를 사용하여 실험 데이터를 추출한 후 Pandas로 처리하여 쉽게 처리하고 시각화할 수 있습니다:

import dvc.api
import pandas as pd

# Define the columns of interest
columns = ["Experiment", "epochs", "imgsz", "model", "metrics.mAP50-95(B)"]

# Retrieve experiment data
df = pd.DataFrame(dvc.api.exp_show(), columns=columns)

# Clean the data
df.dropna(inplace=True)
df.reset_index(drop=True, inplace=True)

# Display the DataFrame
print(df)

위 코드 스니펫의 출력은 YOLOv8 모델로 수행한 다양한 실험을 표로 명확하게 보여줍니다. 각 행은 실험의 이름, 에포크 수, 이미지 크기(imgsz), 사용된 특정 모델 및 mAP50-95(B) 메트릭을 자세히 설명하는 서로 다른 훈련 실행을 나타냅니다. 이 메트릭은 모델의 정확도를 평가하는 데 중요하며, 값이 높을수록 더 나은 성능을 나타냅니다.

Plotly로 결과 시각화하기

실험 결과를 보다 대화형적이고 시각적으로 분석하려면 Plotly의 평행 좌표 플롯을 사용할 수 있습니다. 이 유형의 플롯은 다양한 매개변수와 메트릭 간의 관계와 절충점을 이해하는 데 특히 유용합니다.

from plotly.express import parallel_coordinates

# Create a parallel coordinates plot
fig = parallel_coordinates(df, columns, color="metrics.mAP50-95(B)")

# Display the plot
fig.show()

위 코드 스니펫의 출력은 시대, 이미지 크기, 모델 유형 및 해당 mAP50-95(B) 점수 간의 관계를 시각적으로 나타내는 플롯을 생성하여 실험 데이터의 추세와 패턴을 파악할 수 있게 해줍니다.

DVC로 비교 비주얼리제이션 생성

DVC는 실험을 위한 비교 플롯을 생성하는 데 유용한 명령을 제공합니다. 이는 다양한 훈련 실행에 걸쳐 여러 모델의 성능을 비교하는 데 특히 유용할 수 있습니다.

# Generate DVC comparative plots
dvc plots diff $(dvc exp list --names-only)

이 명령을 실행하면 DVC는 여러 실험의 메트릭을 비교하는 플롯을 생성하며, 이 플롯은 HTML 파일로 저장됩니다. 아래는 이 프로세스를 통해 생성된 일반적인 플롯을 보여주는 예시 이미지입니다. 이 이미지에는 mAP, 리콜, 정확도, 손실 값 등을 나타내는 그래프를 비롯한 다양한 그래프가 표시되어 있어 주요 성능 메트릭에 대한 시각적 개요를 제공합니다:

DVC 플롯 표시

주피터 노트북을 사용 중이고 생성된 DVC 플롯을 표시하려면 IPython 표시 기능을 사용하면 됩니다.

from IPython.display import HTML

# Display the DVC plots as HTML
HTML(filename="./dvc_plots/index.html")

이 코드는 시각화된 실험 데이터를 쉽고 편리하게 분석할 수 있는 방법을 제공하기 위해 DVC 플롯이 포함된 HTML 파일을 Jupyter 노트북에서 바로 렌더링합니다.

데이터 기반 의사 결정

이러한 시각화에서 얻은 인사이트를 사용하여 모델 최적화, 하이퍼파라미터 조정 및 기타 모델 성능 향상을 위한 수정 사항에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

실험 반복하기

분석 결과를 바탕으로 실험을 반복합니다. 모델 구성, 학습 매개변수 또는 데이터 입력을 조정하고 학습 및 분석 프로세스를 반복합니다. 이러한 반복적인 접근 방식은 최상의 성능을 위해 모델을 개선하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

요약

이 가이드는 DVCLive를 Ultralytics' YOLOv8 과 통합하는 과정을 안내해 드립니다. 머신 러닝 작업에서 상세한 실험 모니터링, 효과적인 시각화 및 통찰력 있는 분석을 위해 DVCLive의 기능을 활용하는 방법을 배웠습니다.

사용법에 대한 자세한 내용은 DVCLive의 공식 문서를 참조하세요.

또한, 유용한 리소스와 인사이트를 모아놓은 Ultralytics 통합 가이드 페이지를 방문하여 Ultralytics 의 더 많은 통합과 기능을 살펴보세요.

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