YOLO모델 사용한 코딩알려주세요

Question

YOLO 모델 훈련

제공된 데이터셋을 이용하여 YOLOv5 모델을 학습시키세요.

훈련 과정에서 손실 함수의 변화 추이를 시각화하고, 훈련된 모델의 성능을 평가하세요. (mAP@0.5, Precision, Recall 등의 지표 활용)

하이퍼파라미터 튜닝을 통해 모델의 성능을 향상시키세요. (Epoch, Batch size, Learning rate 등 조정)

객체 인식 및 시각화

훈련된 YOLO 모델을 활용하여 사진에서 마스크 착용 상태를 검출하고, 착용 상태를 3가지로 분류하세요.

검출된 얼굴 영역은 바운딩 박스로 표시하고, 마스크 상태 (0, 1, 2) 를 텍스트로 함께 출력하세요.

OpenCV 등의 라이브러리를 활용하여 결과를 시각화하세요.

결과 분석 및 개선 방안 제시

시스템의 정확도와 성능을 분석하고, 오류 사례를 분석하세요.

실제 환경에서 발생할 수 있는 문제점을 고려하여 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 제시하세요.

과제인데 너무 어려워서 하나도 못 건드리고 있어요. 도움이 필요해요ㅠㅠ

Answer 1

아래 설명드려보자면

1. YOLOv5 설치 후 데이터셋을 YOLO 포맷으로 준비합니다.

2. data.yaml 파일을 작성하여 데이터셋 경로와 클래스 정보를 설정합니다.

3. YOLOv5 모델을 훈련시키고(train.py 실행), TensorBoard로 훈련 과정을 시각화합니다.

4. 훈련된 모델을 평가하여(mAP, Precision, Recall 등) 성능을 확인합니다(val.py 실행).

5. 하이퍼파라미터 튜닝(epochs, batch size, learning rate 등)으로 성능을 개선합니다.

6. 훈련된 모델을 사용하여 이미지에서 객체를 검출하고 OpenCV로 시각화합니다.

7. 결과를 분석하여 시스템의 성능을 평가하고, 오류 사례를 분석하여 개선 방안을 제시합니다.