์ฝ˜ํ…์ธ ๋กœ ๊ฑด๋„ˆ๋›ฐ๊ธฐ

YOLOv8์™€์˜ ํ†ตํ•ฉ์„ ํ†ตํ•ด ์‹œ๊ฐ์  ์ธ์‚ฌ์ดํŠธ ์–ป๊ธฐ

Ultralytics' YOLOv8 ๊ณผ ๊ฐ™์€ ์ปดํ“จํ„ฐ ๋น„์ „ ๋ชจ๋ธ์„ ์ดํ•ดํ•˜๊ณ  ๋ฏธ์„ธ ์กฐ์ •ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์€ ํ•™์Šต ๊ณผ์ •์„ ์ž์„ธํžˆ ์‚ดํŽด๋ณด๋ฉด ๋” ๊ฐ„๋‹จํ•ด์ง‘๋‹ˆ๋‹ค. ๋ชจ๋ธ ํ›ˆ๋ จ ์‹œ๊ฐํ™”๋Š” ๋ชจ๋ธ์˜ ํ•™์Šต ํŒจํ„ด, ์„ฑ๋Šฅ ๋ฉ”ํŠธ๋ฆญ ๋ฐ ์ „๋ฐ˜์ ์ธ ๋™์ž‘์— ๋Œ€ํ•œ ์ธ์‚ฌ์ดํŠธ๋ฅผ ์–ป๋Š” ๋ฐ ๋„์›€์ด ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค. YOLOv8 TensorBoard์™€์˜ ํ†ตํ•ฉ์„ ํ†ตํ•ด ์ด๋Ÿฌํ•œ ์‹œ๊ฐํ™” ๋ฐ ๋ถ„์„ ํ”„๋กœ์„ธ์Šค๊ฐ€ ๋”์šฑ ์‰ฌ์›Œ์ง€๊ณ , ๋ณด๋‹ค ํšจ์œจ์ ์ด๊ณ  ์ •๋ณด์— ์ž…๊ฐํ•œ ๋ชจ๋ธ ์กฐ์ •์ด ๊ฐ€๋Šฅํ•ด์ง‘๋‹ˆ๋‹ค.

์ด ๊ฐ€์ด๋“œ๋Š” YOLOv8 ์—์„œ TensorBoard๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ๋‹ค๋ฃน๋‹ˆ๋‹ค. ๋ฉ”ํŠธ๋ฆญ ์ถ”์ ๋ถ€ํ„ฐ ๋ชจ๋ธ ๊ทธ๋ž˜ํ”„ ๋ถ„์„์— ์ด๋ฅด๊ธฐ๊นŒ์ง€ ๋‹ค์–‘ํ•œ ์‹œ๊ฐํ™”์— ๋Œ€ํ•ด ๋ฐฐ์šฐ๊ฒŒ ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋Ÿฌํ•œ ๋„๊ตฌ๋Š” YOLOv8 ๋ชจ๋ธ์˜ ์„ฑ๋Šฅ์„ ๋” ์ž˜ ์ดํ•ดํ•˜๋Š” ๋ฐ ๋„์›€์ด ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

ํ…์„œ๋ณด๋“œ

ํ…์„œ๋ณด๋“œ ๊ฐœ์š”

ํ…์„œ๋ณด๋“œ( TensorFlow)์˜ ์‹œ๊ฐํ™” ํˆดํ‚ท์€ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ์‹คํ—˜์— ํ•„์ˆ˜์ ์ธ ๋„๊ตฌ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. TensorBoard๋Š” ๋จธ์‹  ๋Ÿฌ๋‹ ๋ชจ๋ธ์„ ๋ชจ๋‹ˆํ„ฐ๋งํ•˜๋Š” ๋ฐ ์ค‘์š”ํ•œ ๋‹ค์–‘ํ•œ ์‹œ๊ฐํ™” ๋„๊ตฌ๋ฅผ ์ œ๊ณตํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋Ÿฌํ•œ ๋„๊ตฌ์—๋Š” ์†์‹ค ๋ฐ ์ •ํ™•๋„์™€ ๊ฐ™์€ ์ฃผ์š” ๋ฉ”ํŠธ๋ฆญ ์ถ”์ , ๋ชจ๋ธ ๊ทธ๋ž˜ํ”„ ์‹œ๊ฐํ™”, ์‹œ๊ฐ„ ๊ฒฝ๊ณผ์— ๋”ฐ๋ฅธ ํžˆ์Šคํ† ๊ทธ๋žจ ๋ณด๊ธฐ( weights and biases ) ๋“ฑ์ด ํฌํ•จ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๋˜ํ•œ ์ž„๋ฒ ๋”ฉ์„ ์ €์ฐจ์› ๊ณต๊ฐ„์— ํˆฌ์˜ํ•˜๊ณ  ๋ฉ€ํ‹ฐ๋ฏธ๋””์–ด ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ํ‘œ์‹œํ•˜๋Š” ๊ธฐ๋Šฅ๋„ ์ œ๊ณตํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

YOLOv8 TensorBoard๋กœ ๊ต์œกํ•˜๊ธฐ

YOLOv8 ๋ชจ๋ธ์„ ํ›ˆ๋ จํ•˜๋Š” ๋™์•ˆ TensorBoard๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์€ ๊ฐ„๋‹จํ•˜๋ฉฐ ์ƒ๋‹นํ•œ ์ด์ ์„ ์ œ๊ณตํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

์„ค์น˜

ํ•„์š”ํ•œ ํŒจํ‚ค์ง€๋ฅผ ์„ค์น˜ํ•˜๋ ค๋ฉด ์‹คํ–‰ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค:

์„ค์น˜

# Install the required package for YOLOv8 and Tensorboard
pip install ultralytics

ํ…์„œ๋ณด๋“œ๋Š” YOLOv8 ์— ์‚ฌ์ „ ์„ค์น˜๋˜์–ด ์žˆ์–ด ์‹œ๊ฐํ™” ๋ชฉ์ ์œผ๋กœ ์ถ”๊ฐ€ ์„ค์ •์ด ํ•„์š”ํ•˜์ง€ ์•Š์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

์„ค์น˜ ๊ณผ์ •๊ณผ ๊ด€๋ จ๋œ ์ž์„ธํ•œ ์ง€์นจ ๋ฐ ๋ชจ๋ฒ” ์‚ฌ๋ก€๋Š” YOLOv8 ์„ค์น˜ ๊ฐ€์ด๋“œ๋ฅผ ํ™•์ธํ•˜์„ธ์š”. YOLOv8 ์— ํ•„์š”ํ•œ ํŒจํ‚ค์ง€๋ฅผ ์„ค์น˜ํ•˜๋Š” ๋™์•ˆ ๋ฌธ์ œ๊ฐ€ ๋ฐœ์ƒํ•˜๋ฉด ์ผ๋ฐ˜์ ์ธ ๋ฌธ์ œ ๊ฐ€์ด๋“œ๋ฅผ ์ฐธ์กฐํ•˜์—ฌ ํ•ด๊ฒฐ ๋ฐฉ๋ฒ•๊ณผ ํŒ์„ ํ™•์ธํ•˜์„ธ์š”.

Google ํ˜‘์—…์šฉ TensorBoard ๊ตฌ์„ฑํ•˜๊ธฐ

Google Colab์„ ์‚ฌ์šฉํ•  ๋•Œ๋Š” ๊ต์œก ์ฝ”๋“œ๋ฅผ ์‹œ์ž‘ํ•˜๊ธฐ ์ „์— TensorBoard๋ฅผ ์„ค์ •ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด ์ค‘์š”ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค:

Google Collab์šฉ TensorBoard ๊ตฌ์„ฑํ•˜๊ธฐ

%load_ext tensorboard
%tensorboard --logdir path/to/runs

์‚ฌ์šฉ๋ฒ•

์‚ฌ์šฉ ์ง€์นจ์„ ์‚ดํŽด๋ณด๊ธฐ ์ „์— Ultralytics ์—์„œ ์ œ๊ณตํ•˜๋Š” ๋‹ค์–‘ํ•œ YOLOv8 ๋ชจ๋ธ์„ ํ™•์ธํ•˜์„ธ์š”. ํ”„๋กœ์ ํŠธ ์š”๊ตฌ์‚ฌํ•ญ์— ๊ฐ€์žฅ ์ ํ•ฉํ•œ ๋ชจ๋ธ์„ ์„ ํƒํ•˜๋Š” ๋ฐ ๋„์›€์ด ๋  ๊ฒƒ์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

์‚ฌ์šฉ๋ฒ•

```python

ultralytics ์—์„œ ๊ฐ€์ ธ์˜ค๊ธฐ YOLO

# ์‚ฌ์ „ ํ•™์Šต๋œ ๋ชจ๋ธ ๋กœ๋“œ model = YOLO('yolov8n.pt')

# ๋ชจ๋ธ ํ›ˆ๋ จํ•˜๊ธฐ results = model.train(data='coco128.yaml', epochs=100, imgsz=640) ```

์œ„์˜ ์‚ฌ์šฉ ์ฝ”๋“œ ์Šค๋‹ˆํŽซ์„ ์‹คํ–‰ํ•˜๋ฉด ๋‹ค์Œ๊ณผ ๊ฐ™์€ ์ถœ๋ ฅ์„ ๊ธฐ๋Œ€ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค:

TensorBoard: Start with 'tensorboard --logdir path_to_your_tensorboard_logs', view at http://localhost:6006/

์ด ์ถœ๋ ฅ์€ TensorBoard๊ฐ€ ์ด์ œ YOLOv8 ๊ต์œก ์„ธ์…˜์„ ์ ๊ทน์ ์œผ๋กœ ๋ชจ๋‹ˆํ„ฐ๋งํ•˜๊ณ  ์žˆ์Œ์„ ๋‚˜ํƒ€๋ƒ…๋‹ˆ๋‹ค. ์ œ๊ณต๋œ URL(http://localhost:6006/)์„ ๋ฐฉ๋ฌธํ•˜์—ฌ TensorBoard ๋Œ€์‹œ๋ณด๋“œ์— ์•ก์„ธ์Šคํ•˜์—ฌ ์‹ค์‹œ๊ฐ„ ๊ต์œก ์ง€ํ‘œ ๋ฐ ๋ชจ๋ธ ์„ฑ๋Šฅ์„ ํ™•์ธํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. Google Colab์—์„œ ์ž‘์—…ํ•˜๋Š” ์‚ฌ์šฉ์ž์˜ ๊ฒฝ์šฐ, TensorBoard ๊ตฌ์„ฑ ๋ช…๋ น์„ ์‹คํ–‰ํ•œ ์…€๊ณผ ๋™์ผํ•œ ์…€์— TensorBoard๊ฐ€ ํ‘œ์‹œ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

๋ชจ๋ธ ํ›ˆ๋ จ ๊ณผ์ •๊ณผ ๊ด€๋ จ๋œ ์ž์„ธํ•œ ๋‚ด์šฉ์€ YOLOv8 ๋ชจ๋ธ ํ›ˆ๋ จ ๊ฐ€์ด๋“œ๋ฅผ ์ฐธ์กฐํ•˜์„ธ์š”. ๋กœ๊น…, ์ฒดํฌํฌ์ธํŠธ, ํ”Œ๋กœํŒ… ๋ฐ ํŒŒ์ผ ๊ด€๋ฆฌ์— ๋Œ€ํ•ด ์ž์„ธํžˆ ์•Œ์•„๋ณด๋ ค๋ฉด ์„ค์ •์— ๋Œ€ํ•œ ์‚ฌ์šฉ ๊ฐ€์ด๋“œ๋ฅผ ์ฐธ์กฐํ•˜์„ธ์š”.

YOLOv8 ๊ต์œก์šฉ ํ…์„œ๋ณด๋“œ ์ดํ•ดํ•˜๊ธฐ

์ด์ œ YOLOv8 ๊ต์œก์˜ ๋งฅ๋ฝ์—์„œ ํ…์„œ๋ณด๋“œ์˜ ๋‹ค์–‘ํ•œ ๊ธฐ๋Šฅ๊ณผ ๊ตฌ์„ฑ ์š”์†Œ๋ฅผ ์ดํ•ดํ•˜๋Š” ๋ฐ ์ง‘์ค‘ํ•ด ๋ณด๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. TensorBoard์˜ ์„ธ ๊ฐ€์ง€ ํ•ต์‹ฌ ์„น์…˜์€ ์‹œ๊ณ„์—ด, ์Šค์นผ๋ผ, ๊ทธ๋ž˜ํ”„์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

์‹œ๊ณ„์—ด

TensorBoard์˜ ์‹œ๊ณ„์—ด ๊ธฐ๋Šฅ์€ YOLOv8 ๋ชจ๋ธ์— ๋Œ€ํ•œ ์‹œ๊ฐ„ ๊ฒฝ๊ณผ์— ๋”ฐ๋ฅธ ๋‹ค์–‘ํ•œ ํ›ˆ๋ จ ๋ฉ”ํŠธ๋ฆญ์— ๋Œ€ํ•œ ์—ญ๋™์ ์ด๊ณ  ์ƒ์„ธํ•œ ๊ด€์ ์„ ์ œ๊ณตํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์ด ๊ธฐ๋Šฅ์€ ํ›ˆ๋ จ ๊ธฐ๊ฐ„์— ๋”ฐ๋ฅธ ๋ฉ”ํŠธ๋ฆญ์˜ ์ง„ํ–‰ ์ƒํ™ฉ๊ณผ ์ถ”์„ธ์— ์ดˆ์ ์„ ๋งž์ถฅ๋‹ˆ๋‹ค. ๋‹ค์Œ์€ ์˜ˆ์ƒํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ์˜ˆ์‹œ์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

์ด๋ฏธ์ง€

TensorBoard์—์„œ ์‹œ๊ณ„์—ด์˜ ์ฃผ์š” ๊ธฐ๋Šฅ

  • ํƒœ๊ทธ ๋ฐ ๊ณ ์ • ์นด๋“œ ํ•„ํ„ฐ๋ง: ์ด ๊ธฐ๋Šฅ์„ ํ†ตํ•ด ์‚ฌ์šฉ์ž๋Š” ํŠน์ • ์ง€ํ‘œ๋ฅผ ํ•„ํ„ฐ๋งํ•˜๊ณ  ์นด๋“œ๋ฅผ ๊ณ ์ •ํ•˜์—ฌ ๋น ๋ฅด๊ฒŒ ๋น„๊ตํ•˜๊ณ  ์•ก์„ธ์Šคํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๊ต์œก ๊ณผ์ •์˜ ํŠน์ • ์ธก๋ฉด์— ์ง‘์ค‘ํ•  ๋•Œ ํŠนํžˆ ์œ ์šฉํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

  • ์„ธ๋ถ€ ์ง€ํ‘œ ์นด๋“œ: ์‹œ๊ณ„์—ด์€ ๋ฉ”ํŠธ๋ฆญ์„ ํ•™์Šต๋ฅ (lr), ํŠธ๋ ˆ์ด๋‹(train), ์œ ํšจ์„ฑ ๊ฒ€์‚ฌ(val) ๋ฉ”ํŠธ๋ฆญ๊ณผ ๊ฐ™์€ ๋‹ค์–‘ํ•œ ์นดํ…Œ๊ณ ๋ฆฌ๋กœ ๋‚˜๋ˆ„๋ฉฐ, ๊ฐ ์นดํ…Œ๊ณ ๋ฆฌ๋Š” ๊ฐœ๋ณ„ ์นด๋“œ๋กœ ํ‘œ์‹œ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

  • ๊ทธ๋ž˜ํ”ฝ ๋””์Šคํ”Œ๋ ˆ์ด: ์‹œ๊ณ„์—ด ์„น์…˜์˜ ๊ฐ ์นด๋“œ๋Š” ํŠธ๋ ˆ์ด๋‹ ๊ณผ์ •์˜ ํŠน์ • ์ง€ํ‘œ์— ๋Œ€ํ•œ ์ž์„ธํ•œ ๊ทธ๋ž˜ํ”„๋ฅผ ๋ณด์—ฌ์ค๋‹ˆ๋‹ค. ์ด ์‹œ๊ฐ์  ํ‘œํ˜„์€ ํŠธ๋ ˆ์ด๋‹ ๊ณผ์ •์—์„œ ์ถ”์„ธ, ํŒจํ„ด ๋˜๋Š” ์ด์ƒ ์ง•ํ›„๋ฅผ ์‹๋ณ„ํ•˜๋Š” ๋ฐ ๋„์›€์ด ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

  • ์‹ฌ์ธต ๋ถ„์„: ์‹œ๊ณ„์—ด์€ ๊ฐ ์ง€ํ‘œ์— ๋Œ€ํ•œ ์‹ฌ์ธต ๋ถ„์„์„ ์ œ๊ณตํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์˜ˆ๋ฅผ ๋“ค์–ด, ๋‹ค์–‘ํ•œ ํ•™์Šต๋ฅ  ์„ธ๊ทธ๋จผํŠธ๊ฐ€ ํ‘œ์‹œ๋˜์–ด ํ•™์Šต๋ฅ  ์กฐ์ •์ด ๋ชจ๋ธ์˜ ํ•™์Šต ๊ณก์„ ์— ์–ด๋–ค ์˜ํ–ฅ์„ ๋ฏธ์น˜๋Š”์ง€์— ๋Œ€ํ•œ ์ธ์‚ฌ์ดํŠธ๋ฅผ ์ œ๊ณตํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

YOLOv8 ๊ต์œก์—์„œ ์‹œ๊ณ„์—ด์˜ ์ค‘์š”์„ฑ

์‹œ๊ณ„์—ด ์„น์…˜์€ YOLOv8 ๋ชจ๋ธ์˜ ๊ต์œก ์ง„ํ–‰ ์ƒํ™ฉ์„ ์ฒ ์ €ํžˆ ๋ถ„์„ํ•˜๋Š” ๋ฐ ํ•„์ˆ˜์ ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์ด ์„น์…˜์—์„œ๋Š” ์‹ค์‹œ๊ฐ„์œผ๋กœ ์ง€ํ‘œ๋ฅผ ์ถ”์ ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์œผ๋ฏ€๋กœ ๋ฌธ์ œ๋ฅผ ์ฆ‰์‹œ ํŒŒ์•…ํ•˜๊ณ  ํ•ด๊ฒฐํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๋˜ํ•œ ๊ฐ ๋ฉ”ํŠธ๋ฆญ์˜ ์ง„ํ–‰ ์ƒํ™ฉ์„ ์ž์„ธํžˆ ๋ณผ ์ˆ˜ ์žˆ์–ด ๋ชจ๋ธ์„ ๋ฏธ์„ธ ์กฐ์ •ํ•˜๊ณ  ์„ฑ๋Šฅ์„ ํ–ฅ์ƒ์‹œํ‚ค๋Š” ๋ฐ ๋งค์šฐ ์ค‘์š”ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

์Šค์นผ๋ผ

ํ…์„œ๋ณด๋“œ์˜ ์Šค์นผ๋ผ๋Š” YOLOv8 ๋ชจ๋ธ์„ ํ›ˆ๋ จํ•˜๋Š” ๋™์•ˆ ์†์‹ค ๋ฐ ์ •ํ™•๋„์™€ ๊ฐ™์€ ๊ฐ„๋‹จํ•œ ๋ฉ”ํŠธ๋ฆญ์„ ํ”Œ๋กœํŒ…ํ•˜๊ณ  ๋ถ„์„ํ•˜๋Š” ๋ฐ ๋งค์šฐ ์ค‘์š”ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋Ÿฌํ•œ ๋ฉ”ํŠธ๋ฆญ์ด ๊ฐ ํ›ˆ๋ จ ๊ธฐ๊ฐ„์— ๋”ฐ๋ผ ์–ด๋–ป๊ฒŒ ๋ณ€ํ™”ํ•˜๋Š”์ง€๋ฅผ ๋ช…ํ™•ํ•˜๊ณ  ๊ฐ„๊ฒฐํ•˜๊ฒŒ ๋ณด์—ฌ์คŒ์œผ๋กœ์จ ๋ชจ๋ธ์˜ ํ•™์Šต ํšจ๊ณผ์™€ ์•ˆ์ •์„ฑ์— ๋Œ€ํ•œ ์ธ์‚ฌ์ดํŠธ๋ฅผ ์ œ๊ณตํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๋‹ค์Œ์€ ์˜ˆ์ƒ๋˜๋Š” ๊ฒฐ๊ณผ์˜ ์˜ˆ์‹œ์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

์ด๋ฏธ์ง€

TensorBoard์—์„œ ์Šค์นผ๋ผ์˜ ์ฃผ์š” ๊ธฐ๋Šฅ

  • ํ•™์Šต๋ฅ (lr) ํƒœ๊ทธ: ์ด ํƒœ๊ทธ๋Š” ์—ฌ๋Ÿฌ ์„ธ๊ทธ๋จผํŠธ์—์„œ ํ•™์Šต๋ฅ ์˜ ๋ณ€ํ™”๋ฅผ ๋ณด์—ฌ์ค๋‹ˆ๋‹ค(์˜ˆ: pg0, pg1, pg2). ์ด๋Š” ํ•™์Šต ์†๋„ ์กฐ์ •์ด ๊ต์œก ๊ณผ์ •์— ๋ฏธ์น˜๋Š” ์˜ํ–ฅ์„ ์ดํ•ดํ•˜๋Š” ๋ฐ ๋„์›€์ด ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

  • ์ง€ํ‘œ ํƒœ๊ทธ: ์Šค์นผ๋ผ์—๋Š” ๋‹ค์Œ๊ณผ ๊ฐ™์€ ์„ฑ๊ณผ ์ง€ํ‘œ๊ฐ€ ํฌํ•จ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค:

    • mAP50 (B): ๊ฐ์ฒด ๊ฐ์ง€ ์ •ํ™•๋„๋ฅผ ํ‰๊ฐ€ํ•˜๋Š” ๋ฐ ์ค‘์š”ํ•œ 50% ๊ต์ฐจ์ (IoU)์—์„œ์˜ ํ‰๊ท  ํ‰๊ท  ์ •๋ฐ€๋„์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

    • mAP50-95 (B): ํ‰๊ท  ์ •ํ™•๋„: ๋‹ค์–‘ํ•œ IoU ์ž„๊ณ„๊ฐ’์— ๋Œ€ํ•ด ๊ณ„์‚ฐ๋œ ํ‰๊ท  ์ •ํ™•๋„๋กœ, ์ •ํ™•๋„๋ฅผ ๋ณด๋‹ค ํฌ๊ด„์ ์œผ๋กœ ํ‰๊ฐ€ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

    • Precision (B): ์˜ˆ์ธก ์ •ํ™•๋„๋ฅผ ์ดํ•ดํ•˜๋Š” ๋ฐ ํ•ต์‹ฌ์ด ๋˜๋Š” ์˜ฌ๋ฐ”๋ฅด๊ฒŒ ์˜ˆ์ธก๋œ ๊ธ์ •์ ์ธ ๊ด€์ฐฐ์˜ ๋น„์œจ์„ ๋‚˜ํƒ€๋ƒ…๋‹ˆ๋‹ค.

    • Recall (B): ํƒ์ง€ ๋ˆ„๋ฝ์ด ์ค‘์š”ํ•œ ๋ชจ๋ธ์— ์ค‘์š”ํ•œ ์ด ๋ฉ”ํŠธ๋ฆญ์€ ๋ชจ๋“  ๊ด€๋ จ ์ธ์Šคํ„ด์Šค๋ฅผ ํƒ์ง€ํ•˜๋Š” ๊ธฐ๋Šฅ์„ ์ธก์ •ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

    • ๋‹ค์–‘ํ•œ ์ง€ํ‘œ์— ๋Œ€ํ•ด ์ž์„ธํžˆ ์•Œ์•„๋ณด๋ ค๋ฉด ์„ฑ๋Šฅ ์ง€ํ‘œ์— ๋Œ€ํ•œ ๊ฐ€์ด๋“œ๋ฅผ ์ฐธ์กฐํ•˜์„ธ์š”.

  • ๊ต์œก ๋ฐ ์œ ํšจ์„ฑ ๊ฒ€์‚ฌ ํƒœ๊ทธ(train, val): ์ด ํƒœ๊ทธ๋Š” ํ•™์Šต ๋ฐ ๊ฒ€์ฆ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์„ธํŠธ์— ๋Œ€ํ•œ ๋ฉ”ํŠธ๋ฆญ์„ ํ‘œ์‹œํ•˜์—ฌ ๋‹ค์–‘ํ•œ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์„ธํŠธ์—์„œ ๋ชจ๋ธ ์„ฑ๋Šฅ์„ ๋น„๊ต ๋ถ„์„ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋„๋ก ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

์Šค์นผ๋ผ ๋ชจ๋‹ˆํ„ฐ๋ง์˜ ์ค‘์š”์„ฑ

์Šค์นผ๋ผ ์ง€ํ‘œ๋ฅผ ๊ด€์ฐฐํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์€ YOLOv8 ๋ชจ๋ธ์„ ๋ฏธ์„ธ ์กฐ์ •ํ•˜๋Š” ๋ฐ ๋งค์šฐ ์ค‘์š”ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์†์‹ค ๊ทธ๋ž˜ํ”„์˜ ๊ธ‰์ฆ ๋˜๋Š” ๋ถˆ๊ทœ์น™ํ•œ ํŒจํ„ด๊ณผ ๊ฐ™์€ ์ด๋Ÿฌํ•œ ๋ฉ”ํŠธ๋ฆญ์˜ ๋ณ€ํ™”๋Š” ๊ณผ์ ํ•ฉ, ๊ณผ์†Œ์ ํ•ฉ ๋˜๋Š” ๋ถ€์ ์ ˆํ•œ ํ•™์Šต๋ฅ  ์„ค์ •๊ณผ ๊ฐ™์€ ์ž ์žฌ์ ์ธ ๋ฌธ์ œ๋ฅผ ๋ถ€๊ฐ์‹œํ‚ฌ ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋Ÿฌํ•œ ์Šค์นผ๋ผ๋ฅผ ๋ฉด๋ฐ€ํžˆ ๋ชจ๋‹ˆํ„ฐ๋งํ•˜๋ฉด ํ•™์Šต ํ”„๋กœ์„ธ์Šค๋ฅผ ์ตœ์ ํ™”ํ•˜์—ฌ ๋ชจ๋ธ์ด ํšจ๊ณผ์ ์œผ๋กœ ํ•™์Šตํ•˜๊ณ  ์›ํ•˜๋Š” ์„ฑ๊ณผ๋ฅผ ๋‹ฌ์„ฑํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋„๋ก ์ •๋ณด์— ์ž…๊ฐํ•œ ๊ฒฐ์ •์„ ๋‚ด๋ฆด ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

์Šค์นผ๋ผ์™€ ์‹œ๊ณ„์—ด์˜ ์ฐจ์ด์ 

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์ƒ์„ฑ๋จ 2024-01-01, ์—…๋ฐ์ดํŠธ๋จ 2024-01-01
์ž‘์„ฑ์ž: abirami-vina (1)

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