Ultralytics HUB로 커스텀 모델을 학습하는 방법

AI 기반 혁신을 위해 끊임없이 노력하는 가운데, 맞춤형 Ultralytics YOLO 모델 학습을 간소화하도록 설계된 플랫폼인 Ultralytics HUB를 자세히 살펴보겠습니다. 숙련된 개발자이든 초보자이든 Ultralytics HUB는 컴퓨터 비전 모델을 만들고 관리하는 데 원활한 경험을 제공합니다. 몇 번의 클릭만으로 맞춤형 YOLO 모델을 학습하는 방법을 살펴보겠습니다.

Ultralytics HUB란 무엇인가요?

Ultralytics HUB는 데이터 세트, 프로젝트 및 모델을 처리하도록 설계된 포괄적인 플랫폼으로, 머신 러닝 모델을 보다 쉽게 트레이닝하고 배포할 수 있도록 해줍니다. 

다양한 플랫폼과 통합되고, 모바일 앱(Android 및 iOS 모두에서 사용 가능)을 통해 실시간 업데이트를 지원하며, 새로운 기능으로 지속적으로 진화하고 있습니다. 더 자세한 기술적 통찰력과 단계별 워크플로는 클라우드에서 컴퓨터 비전 모델을 훈련하는 방법에 대한 Medium 기사를 참조하십시오.

Ultralytics HUB 시작하기

사용자 친화적인 인터페이스

Ultralytics HUB에 대해 가장 먼저 알 수 있는 것은 직관적인 인터페이스입니다. 홈페이지에서 데이터 세트, 프로젝트, 모델 및 통합에 쉽게 액세스할 수 있습니다. 아직 베타 버전이지만 이 플랫폼은 이미 다양한 강력한 기능을 자랑합니다.

데이터 세트 및 모델

Ultralytics HUB에는 벤치마킹에 일반적으로 사용되는 VOC, COCO 및 Simpsons와 같은 표준 데이터 세트가 미리 로드되어 있습니다. 이러한 데이터 세트는 COCO가 80개의 클래스와 140,000개의 이미지를 특징으로 하는 상당한 규모입니다. 그러나 이 플랫폼은 더 작은 데이터 세트도 지원하므로 모든 수준의 사용자에게 이상적입니다. 사용자 지정 데이터 세트를 업로드하거나 Roboflow와 같은 외부 도구에 연결하여 이미지 어노테이션 및 데이터 세트 준비를 할 수 있습니다.

프로젝트 생성

Ultralytics HUB에서 새 프로젝트를 만드는 것은 매우 간단합니다. 시작하는 데 도움이 되는 단계별 가이드는 다음과 같습니다.

1. 프로젝트 생성: 프로젝트 이름을 지정하는 것으로 시작합니다. 이 예에서는 "객체 탐지"라고 하겠습니다.
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2. 데이터 세트 선택: 사용 가능한 옵션에서 데이터 세트를 선택합니다. 간단하게 14,000개의 이미지가 있는 Simpsons 데이터 세트를 사용합니다.
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3. 모델 선택: YOLO 모델을 선택합니다. Ultralytics HUB는 YOLOv5 및 YOLOv8을 포함한 다양한 모델을 지원합니다. 이 예에서는 YOLOv8 Nano 모델을 사용합니다.
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4. 하이퍼파라미터 조정: epoch 수, 이미지 크기, 배치 크기와 같은 설정을 조정합니다. GPU 또는 CPU 사용 여부를 선택하고 캐싱 옵션을 구성할 수도 있습니다.

모델 학습

프로젝트가 설정되면 클릭 한 번으로 모델을 훈련할 수 있습니다. Ultralytics HUB는 여러 훈련 옵션을 제공합니다.

• 로컬 학습: 로컬 시스템에 Ultralytics를 설치하고 학습 스크립트를 실행합니다.
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• Google Colab: 필요한 코드가 미리 구성된 Google Colab 노트북을 엽니다. 이 옵션은 코딩이 필요 없으며 클라우드에서 원활하게 실행됩니다.
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• HUB Cloud: Ultralytics HUB Cloud Training은 코딩을 하지 않는 사람과 비즈니스 소유자에게 완벽한 YOLO 모델 교육을 위한 노코드 솔루션을 제공합니다. 워크플로는 데이터 세트 업로드, 모델 선택 및 클라우드 인스턴스 설정을 포함하여 사전 훈련된 모델을 쉽게 미세 조정하고 다양한 애플리케이션에 맞게 내보낼 수 있습니다.

Google Colab에서 모델을 훈련하려면:

1. Ultralytics 설치: 노트북에서 Ultralytics를 설치하려면 다음 명령을 실행하세요.
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2. 설정 및 API 키: 설정을 구성하고 API 키를 입력합니다.
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3. 훈련 시작: 훈련 명령을 실행하면 모델 훈련이 시작됩니다.

학습 진행 상황 모니터링

Ultralytics HUB는 모델 학습 진행 상황을 실시간으로 추적합니다. 정확도, 정밀도, 재현율 및 손실 함수와 같은 주요 지표를 모니터링할 수 있습니다. 또한 이 플랫폼은 학습 데이터를 시각화하여 모델이 시간이 지남에 따라 어떻게 개선되는지 확인할 수 있습니다.

고급 기능 및 통합

클라우드 학습 및 RoboFlow 통합

Ultralytics HUB는 사용자가 로컬 설정 없이 클라우드에서 직접 모델을 학습할 수 있도록 클라우드 트레이닝을 도입했습니다. 또한 이 플랫폼은 이미지에 어노테이션을 추가하고 데이터 세트를 준비하기 위해 Roboflow와 통합됩니다. 이러한 통합은 데이터 준비에서 모델 트레이닝에 이르기까지 워크플로우를 간소화합니다.

모바일 앱

Ultralytics HUB 앱은 실시간 객체 탐지를 모바일 장치로 가져옵니다. 사전 훈련된 모델을 사용하여 이 앱은 iPhone 14 Pro에서 초당 30프레임으로 실행하여 COCO 데이터 세트에서 객체를 높은 정확도로 탐지할 수 있습니다. 이 기능은 실제 시나리오에서 모델을 테스트하고 훈련된 모델의 기능을 시연하는 데 적합합니다.

마무리

Ultralytics HUB는 컴퓨터 비전 분야의 판도를 바꾸는 도구로, 사용자 정의 YOLO 모델을 그 어느 때보다 쉽게 트레이닝할 수 있도록 해줍니다. 사용자 친화적인 인터페이스, 강력한 기능 및 원활한 통합을 통해 개발자와 연구자 모두에게 필수적인 도구로 자리매김했습니다. 로컬, 클라우드 또는 모바일 앱을 통해 이동 중에도 모델을 트레이닝하려는 경우 Ultralytics HUB가 모든 것을 지원합니다.

그러니 왜 기다리세요? 지금 바로 Ultralytics HUB에 참여하여 단 몇 번의 클릭만으로 머신 러닝 프로젝트의 잠재력을 발휘하세요!