Google Colab에서 Ultralytics YOLOv8로 사용자 지정 데이터 세트 학습하기

이 블로그에서는 Google Colab에서 울트라트래픽 YOLOv8을 사용하여 맞춤 개체 감지를 마스터하는 방법을 살펴봅니다. 설정부터 교육 및 평가에 이르는 전체 프로세스를 안내하면서 YOLOv8의 강력한 기능을 활용할 준비를 하세요.

Google Colab에서 YOLOv8 모델 설정하기

Google Colab에서 환경을 설정하는 것부터 시작해 보겠습니다. Google Colab이란 무엇인가요? Google Colaboratory의 줄임말인 Google Colab은 Python 코드를 작성하고 실행하기 위한 Google의 무료 클라우드 플랫폼입니다. 

이를 설정하는 첫 번째 단계는 적절한 런타임 유형을 선택하여 GPU에 액세스할 수 있는지 확인하는 것입니다. nvidia-smi 명령을 사용하여 GPU 설정을 확인하여 모든 것이 원활하게 실행되는지 확인합니다.

다음으로, pip를 사용하여 Ultralytics 및 YOLOv8 종속성을 설치합니다. 사용자 지정 개체 탐지 여정을 시작하려면 Ultralytics에서 YOLO 모델을 가져옵니다.

데이터 집합에 레이블 지정 및 준비

이제 데이터 집합을 준비해 보겠습니다. 각 개체의 클래스를 지정하여 데이터에 바운딩 박스로 레이블을 지정합니다. 데이터 집합을 Ultralytics에서 YOLOv8 형식으로 내보내고 Google Colab 노트북으로 가져옵니다.

맞춤형 YOLOv8 모델 교육

물체 감지를 위해 감지할 작업을 설정하고 필요에 맞는 YOLOv8 모델 크기를 선택합니다. 데이터 세트의 위치, 에포크 수, 훈련용 이미지 크기를 지정하세요. YOLOv8과 GPU 가속의 강력한 성능 덕분에 모델이 학습하고 적응하는 과정을 지켜보세요.

모델 평가 및 검증

학습이 완료되면 평균 오류 위치와 같은 메트릭을 사용하여 모델의 성능을 평가합니다. 보이지 않는 데이터에 대해 모델을 검증하여 일반화 기능을 확인합니다. 혼동 행렬을 플로팅하고 예측을 분석하여 모델을 더욱 세밀하게 조정하세요.

자동 하이퍼파라미터 설정, 멀티 메트릭 지원 등 여러 주요 기능을 갖춘 단일 CLI 명령으로 Ultralytics YOLOv8 모델을 쉽게 검증할 수 있습니다. 

또한 Ultralytics는 사용자가 필요에 따라 더 나은 출력 결과를 얻기 위해 유효성 검사 중에 사용할 수 있는 일부 CLI 및 Python 인수를 지원합니다. 자세한 내용은 문서를 참조하세요.

모델을 한 단계 업그레이드하기

이제 Google Colab에서 맞춤형 YOLOv8 모델을 성공적으로 훈련했습니다. 하지만 우리의 여정은 여기서 끝나지 않습니다. 다음 동영상에서는 모델 가중치를 내보내고 사용자 지정 학습된 YOLOv8 모델을 사용하여 실시간 추론을 실행하는 방법을 살펴보겠습니다. 객체 감지의 한계를 뛰어넘는 흥미로운 경험을 준비하세요. 계속 지켜봐 주세요! 

마무리

Google Colab에서 YOLOv8로 사용자 지정 객체 감지의 세계를 살펴보는 데 함께 해주셔서 감사합니다. 앞으로도 AI와 머신러닝의 무한한 가능성을 탐구하는 흥미로운 업데이트와 튜토리얼을 기대해 주세요. 

이 종합 가이드를 통해 이제 Google Colab에서 Ultralytics YOLOv8을 사용하여 사용자 지정 객체 감지 모델을 훈련할 수 있습니다. 여기에서 전체 튜토리얼을 시청하세요!