Ai
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Datasets Train Valid TestAi 2023. 7. 11. 12:46
Train 모델을 학습하기 위한 데이터셋, 학습하며 최적의 파라미터를 찾다. Validation 학습이 이미 완료된 모델을 검증하기 위한 데이터셋 학습이 된 여러 가지 모델 중 가장 좋은 하나의 모델을 고르기 위해 사용. Validation 데이터 자체가 학습에 직접적으로 관여하는 것은 아니지만, 학습 과정에 어느 정도 관여를 한다고 볼 수 있다. Test 학습된 모델의 '최종 성능'을 평가하기 위한 데이터셋. 학습 과정에 전혀 관여를 하지 않는다. 기타 보통 데이터를 분할할 때 보통 아래와 같은 비율로 많이들 한다. Train:Test = 8:2 or 7:3 Train : Validation : Test = 6 : 2 : 2
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Yolo model() 인자Ai 2023. 7. 6. 15:39
인자,인수 YOLO model에 대한 train 설정은 데이터 세트에서 모델을 교육하는 데 사용되는 다양한 하이퍼파라미터 및 구성을 참조.한다. 이러한 설정은 모델의 성능, 속도 및 정확도에 영향을 줄 수 있다. 몇 가지 일반적인 YOLO 교육 설정에는 배치 크기, 학습 속도, 모멘텀 및 가중치 감쇠가 포함된다. 훈련 과정에 영향을 미칠 수 있는 다른 요인으로는 옵티마이저 선택, 손실 함수 선택, 훈련 데이터 세트의 크기 및 구성이 있다. 주어진 작업에 대해 가능한 최상의 성능을 얻으려면 이러한 설정을 신중하게 조정하고 실험하는 것이 중하다. 값 설명 model None 모델 파일의 경로, 즉 yolov8n.pt, yolov8n.yaml data None 데이터 파일 경로, 예: coco128.yaml ..
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Yolo labelAi 2023. 7. 5. 14:24
규칙 이미지파일당 하나의 txt파일 필요(이미지에 개체가 없으면 *.txt파일이 필요하지 않음). 파일 *.txt사양은 다음과 같다. - 개체당 하나의 행 - 각 행은 class x_center y_center width height형식입니다. 주의할 점은 w,h값의 최대 크기를 1로 잡기에 1은 전체 이미지크기의 1/2이다. - 상자 좌표는 정규화된 xywh 형식(0 - 1) 이어야 합니다 . 상자가 픽셀 단위인 경우 을 이미지 너비와 x_center이미지 높이로 나눈.widthy_centerheight - 클래스 번호는 인덱스가 0입니다(0부터 시작). 예제 ./datasets/coco128/images/im0.jpg # image ./datasets/coco128/labels/im0.txt # la..