YOLOv5-x 커스텀 객체 인식 모델 구현
이수진 - Soojin-Lee-01
YOLOv5-x, Linux, Python, Pycharm
kan, chaps, jin, shrimp, fried, can, pring, postick, sweet potato, potato
YOLOv5-x model
- YOLOv5란?
- You Only Look Once의 약자로 Object Detection 분야에 많이 알려진 모델, 실시간으로 Object Detection이 가능하도록 만들었다.
- YOLOv5 특징
- 실시간으로 객체를 탐지
- 이미지 전체를 한번만 봄
- 통합된 모델을 사용
- YOLOV5 구조
- 백본 (Backbone) : 입력이미지를 feature map으로 변형
- 헤드 (Head) : 백본에서 추출한 feature map의 location 작업을 해주는 부분, predict classes와 bounding boxes 작업이 수행
- 넥 (Neck) : 백본과 헤드를 연결하는 부분, feature map을 정제하고 재구성
- YOLOv5 모델의 종류
- YOLOv5s (small), YOLOv5m (medium), YOLOv5l (large), YOLOv5x (xlarge)
- Hyper Parameters
- batch size : 32
- epochs : 300
- lr : 0.01
- 훈련 환경
- 2 way GPU NVIDIA GeForce RTX 3090, Linux, Wandb
- 결과
- Confusion matrix